Téléprospecteur / télévendeur — 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.
Quatre signaux distincts. Ils ne sont délibérément pas additionnés — un métier exposé à deux technologies n'est pas deux fois plus exposé.
Processus et libre-service
Constituer et nettoyer les fichiers d'appelPrendre les commandes et consigner chaque appelPrendre des rendez-vous pour les commerciaux
Automatisation cognitive
Dérouler l'argumentaireTraiter les objections et cerner l'interlocuteurPrendre des rendez-vous pour les commerciauxMener des enquêtes par téléphoneReprendre les appels qu'un agent vocal transmet
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. 44 → 68.
1007550250
123456789non 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
Commence à 44, car une grande partie du travail autour de l'appel a été automatisée avant les modèles de langage : numéroteurs prédictifs qui ne transmettent que les appels décrochés, campagnes de messages enregistrés, encaissement par clavier, enquêtes téléphoniques automatisées et formulaires en ligne qui ont repris la prise de commandes simples. Elle monte au cours de 2023 à mesure que les modèles de texte rédigent scripts et notes d'appel, puis plus fortement jusqu'en 2024, quand la reconnaissance et la synthèse vocales sont devenues assez rapides pour tenir un appel scripté, ce qui a atteint la prise de rendez-vous avec des contacts tièdes, la saisie des commandes et les enquêtes fixes. À partir de 2025, elle s'aplatit vers 68 : l'argumentaire à froid et le traitement des objections, le cœur du métier, restent aux mains de personnes surtout en raison des règles sur les appels non sollicités et à voix artificielle et des interlocuteurs qui raccrochent face aux machines ; la capacité a donc continué d'avancer tandis que l'adoption sur ces tâches, non.
12e semestre 202244La 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 202347Un 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 202351Entrée 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 202456La 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 202460Des 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 202563Les 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 202565Le 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 202667Les 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'hui68L'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.
LO
