Anthropic dresse un classement des métiers les plus menacés par l’IA

Qui est vraiment menacé par l’IA ? Anthropic tente de répondre avec ses propres données et une méthodologie inédite, avec des conclusions qui tempèrent les scénarios catastrophistes. Pour le moment.

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Anthropic a mesuré ce que l'IA automatise déjà, et non ce qu'elle pourrait automatiser. © Anthropic

Mon travail peut-il être remplacé par l’IA ? La question obsède tous ceux qui y sont confrontés au quotidien, sans que la réponse ne soit, pour l’heure, encore clairement établie. Dans une étude publiée le 5 mars 2026 et intitulée Les impacts de l’IA sur le marché du travail, Anthropic apporte sa contribution en introduisant l’observed exposure : un indicateur croisant les capacités théoriques des grands modèles de langage (LLM) avec les données réelles d’utilisation de Claude. Et qui nuance les conclusions alarmistes d’autres études parues récemment.

Une nouvelle métrique pour mesurer l’exposition à l’IA

L’observed exposure tranche avec les méthodes antérieures. Là où de précédents travaux estimaient ce que l’IA pourrait théoriquement prendre en charge, Anthropic mesure ce qu’elle automatise effectivement dans des contextes professionnels.

Comment est construite l'observed exposure

L’observed exposure combine trois sources de données :

  • La base O*NET, qui répertorie les tâches associées à 800 métiers américains,
  • Les données d’usage de Claude, basées sur l’Anthropic Economic Index, pour savoir quelles tâches sont réellement effectuées avec un LLM en contexte professionnel,
  • La métrique d’Eloundou et al. (2023), qui évalue si un LLM peut accélérer d’au moins 50 % l’exécution d’une tâche.

Comme l’illustre le graphique en image de une, un fossé sépare encore le potentiel théorique de l’IA de son usage réel. En bleu figurent les tâches pouvant être automatisées ou, a minima, accélérées par l’IA. En rouge, celles que Claude prend d’ores et déjà en charge. Les métiers de l’informatique et des mathématiques illustrent bien cet écart : si 94 % de leurs tâches pourraient être automatisées, seules 33 % le sont actuellement. « À mesure que les capacités progresseront, que l’adoption se répandra et que le déploiement s’approfondira, la zone rouge s’étendra pour couvrir le bleu », nuance Anthropic, qui juge par ailleurs que certaines tâches resteront « évidemment » hors de portée de l’IA.

Les métiers les plus qualifiés en première ligne ?

À partir de l’observed exposure, Anthropic a établi un classement des métiers les plus exposés. Comme le montre le tableau ci-dessous, les programmeurs informatiques arrivent en tête avec une couverture de 74,5 %, devant les représentants du service client à 71,1 %. À l’autre extrémité, 30 % des travailleurs, dont le métier requiert une présence physique ou un savoir-faire manuel, affichent une couverture nulle, leurs tâches apparaissant « trop rarement dans les données pour atteindre le seuil minimum », précise la firme californienne. Un groupe qui comprend notamment les cuisiniers, les mécaniciens, les maîtres-nageurs ou les plongeurs.

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Certains métiers peuvent déjà être automatisés à plus de 70 % par l’IA. © Anthropic

L’étude dresse également un profil type du travailleur exposé : « Les travailleurs des professions les plus exposées sont davantage susceptibles d’être plus âgés, de sexe féminin, plus diplômés et mieux rémunérés », écrit Anthropic. Leurs salaires sont, par exemple, en moyenne 47 % plus élevés que ceux des métiers les moins exposés.

Les recruteurs freinent déjà sur les profils juniors exposés

Anthropic invite à interpréter ses résultats avec prudence, mais tire un constat rassurant : sur le front du chômage, aucune hausse significative n’est détectable depuis fin 2022 dans les professions les plus exposées aux États-Unis. Un signal inquiète néanmoins : les embauches de jeunes âgés de 22 à 25 ans dans ces mêmes métiers ont reculé d’environ 14 % depuis l’émergence des outils d’IA générative. Autrement dit, les entreprises semblent déjà moins enclines à recruter des profils juniors sur des fonctions automatisables.

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