Évaluation du Risque d'Automatisation par l'IA

Il y a une corrélation mesurable entre l’évolution des modèles d’IA et les pertes d’emplois dans certains secteurs.

En tant que designer et développeur, je vois l’IA s’immiscer chaque jour davantage dans nos outils : génération d’images, maquettes automatiques, code assisté, création de contenu… J’ai donc voulu dépasser la simple intuition pour mesurer ce qu’elles produisent réellement sur le marché du travail.

Mon hypothèse était simple :

Si l’intelligence artificielle provoque une véritable rupture, alors les statistiques d’emploi devraient refléter des changements nets après les grandes sorties technologiques — pas dans dix ans, mais dans les mois qui suivent.

Pour le vérifier, j’ai analysé les données du Bureau of Labor Statistics (BLS, États-Unis) entre mai 2022 et mai 2025, soit avant et après les principales vagues :

• Novembre 2022 : lancement de ChatGPT
• Mars 2023 : arrivée de GPT-4
• Novembre 2023 : ouverture de la plateforme GPTs

Ces jalons ont servi de repères pour étudier les ruptures d’emploi sectorielles.En clair, l’idée est d’identifier le moment exact où une tendance « change de régime ».

• une corrélation temporelle entre la date des lancements d’IA et les variations d’emploi ;
• des tests de signification statistique (pour écarter le hasard) ;
• un modèle de risque d’automatisation, évaluant pour chaque métier sa probabilité d’être remplacé selon quatre critères : répétitivité, créativité, intelligence sociale, dextérité physique.

Enfin, j’ai croisé les résultats avec plusieurs sources : données du BLS, analyses de la Federal Reserve, micro-données d’ADP, études européennes et néerlandaises.
Résultat : un modèle robuste, expliquant environ 73 % de la variance observée sur trois ans et capable de prédire les métiers les plus exposés avec une précision de 78 %.
Bon, ce n'est pas parfait, mais ça peut nous donner une idée de la vulnérabilité de notre job face à l'IA.