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Comprendre comment l'automatisation change le travail — tâche par tâche, avec les preuves montrées et l'incertitude reconnue.

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Sur cette pageQuelles technologiesComment on en est arrivé làMéthode et sources
Métiers›Travailleur social›Sur quoi nous nous appuyons

Travailleur social — sur quoi nous nous fondons

La page elle-même donne les jugements. Celle-ci donne ce sur quoi ils reposent : quelles technologies touchent réellement ce travail, comment l'estimation a évolué depuis que les modèles de langage ont atteint le public, et la méthode derrière les deux.

Évalué
2026-09-24
Avec preuves
1/6
Événements vérifiés
2

Quelles technologies comptent ici#

Quatre signaux distincts. Ils ne sont délibérément pas additionnés — un métier exposé à deux technologies n'est pas deux fois plus exposé.

Automatisation cognitive
Rédiger les comptes rendus d'entretien sous forme de notes de dossierRepérer tôt les familles qui ont besoin d'aideAccompagner les personnes dans la duréeÉvaluer les risques et réagir aux crisesRédiger des rapports et des demandes
Automatisation physique
Évaluer les risques et réagir aux crises
Processus et libre-service
Orienter les personnes vers les servicesRédiger des rapports et des demandes

Comment on en est arrivé là#

L'indice n'est pas un nombre figé. Voici où il se serait situé à chaque jalon de capacité depuis ChatGPT — reconstitué, et étiqueté comme tel.

Reconstitué · inférence de plateformeEstimé aujourd'hui pour chaque jalon passé — non mesuré à l'époque. 12 → 24.
1007550250
Le ministère des affaires sociales de Singapour a réservé 15 millions de S$ sur trois ans pour incuber et expérimenter de nouvelles technologies dans les services sociauxLe ministre des affaires sociales de Singapour a indiqué que 106 organismes de services sociaux utilisaient Scribe, un outil d'IA gratuit qui transforme les conversations en notes de dossier123456789non évalué
2e semestre 20222e semestre 2024Aujourd'hui

—— ce segment contient un fait vérifié- - - aucun fait sur ce segment — reconstruction seule0 = aucune tâche exposée, 100 = toutes exposées

● 2 événements vérifiés pour ce métier, placés à la date où il s'est produit — les parties de la courbe proches d'un repère sont ancrées à quelque chose de vérifiable.

Commence à 12 parce que les systèmes de gestion des dossiers avaient déjà numérisé les dossiers avant le début de ce graphique, et monte avec les versions capables de transcrire la parole et de la résumer de manière fiable dans plusieurs langues — la couche documentaire du métier. Il reste bas et progresse lentement parce que ce qui se situe au-dessus de cette couche est une relation avec une personne précise et un jugement sur la sécurité qu'un professionnel nommément désigné doit défendre, et l'organisme public cité ici, qui a déployé ces outils dans plus d'une centaine d'organismes, déclare vouloir les laisser aux personnes.

12e semestre 202212La génération de texte généraliste arrive au grand public. Avant ce point, l'exposition venait d'automatisations déjà déployées — OCR, RPA, vision industrielle, caisses en libre-service, algorithmes de répartition. ChatGPT research preview (2022-11-30) ↗
21er semestre 202313Un modèle généraliste qui réussit des examens professionnels. La qualité du premier jet franchit le seuil à partir duquel le travail professionnel commence à s'en servir. GPT-4 (2023-03-14) ↗
32e semestre 202315Entrée visuelle, contexte long et appel d'outils. Les modèles peuvent être pointés vers des documents et connectés à des systèmes, et c'est cela qui déplace le travail de processus plutôt que le travail d'écriture. GPT-4 Turbo:128k 上下文、视觉、工具调用(DevDay) (2023-11-06) ↗
41er semestre 202416La même capacité devient bien moins chère et bien plus rapide. Rien de nouveau ne devient possible ; beaucoup devient abordable à grande échelle, et c'est là que les décisions de déploiement changent.
52e semestre 202418Des modèles de raisonnement qui traitent des problèmes à plusieurs étapes, et les premiers modèles qui pilotent un ordinateur en regardant l'écran. C'est le second qui atteint les métiers dont le travail consiste à faire marcher des logiciels. OpenAI o1(推理);同期 Claude 的 computer use 进入公测 (2024-09-12) ↗
61er semestre 202519Les agents commencent à faire fonctionner de vrais logiciels de bout en bout, au lieu de produire du texte qu'une personne recopie. C'est aussi le moment où apparaissent les premiers retours en arrière publics — des organisations qui avaient automatisé et l'ont partiellement défait. Claude 3.7 Sonnet 与 Claude Code:混合推理 + 命令行编码代理 (2025-02-24) ↗
72e semestre 202521Le contexte long et l'usage d'outils deviennent la norme plutôt qu'une fonctionnalité. Les gains de capacité continuent ; la contrainte visible se déplace de ce que les modèles savent faire vers la responsabilité juridique, les achats et le coût. GPT-5(2025-08-07);Claude Opus 4.5(2025-11-24) (2025-08-07) ↗
81er semestre 202623Les agents à long horizon s'installent dans des flux de travail sectoriels précis. L'adoption devient propre à chaque secteur plutôt que générale. GPT-5.5:「专为实际工作打造」 (2026-04-23) ↗
9Aujourd'hui24L'appréciation actuelle — ce point est l'indice d'impact publié sur la page du métier, donc la courbe est ancrée à un chiffre que le site assume déjà. À noter pour les courbes plates : durant les mêmes semaines, un aperçu de recherche d'une spécification commune permettant à des agents d'IA de piloter des appareils physiques a été ouvert aux laboratoires et aux fabricants. C'est la première classe de capacités pointée vers les métiers physiques dont les courbes bougent à peine ici. GPT-6 Astra(2026-09-03);Claude Fable 5.1 / Mythos 5.1(2026-09-01);Model Hardware Standard 研究预览(2026-08-27) (2026-09-03) ↗

Une courbe plate n'est pas une prévision de sécurité. Elle dit quelles tâches l'automatisation a atteintes jusqu'ici — les métiers qui ont le moins bougé ici sont ceux où la contrainte est physique ou réglementaire, et les deux peuvent changer.

Méthode et sources#

Date d'évaluation
2026-09-24
Fondement des jugements de tâche
1 appuyés sur des preuves · 5 inférence de plateforme · 0 preuves insuffisantes
Événements vérifiés
2

Comment nous évaluons un métier →

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