LO
Comment nous évaluons un métier
La plupart des articles sur l'automatisation réduisent trois questions différentes à un seul chiffre. Nous les gardons séparées, et nous vous montrons sur laquelle des trois repose chaque affirmation.
L'unité est la tâche, non le métier#
Un intitulé de poste est un paquet de tâches qu'il se trouve qu'on achète ensemble. L'automatisation agit sur des tâches : c'est donc là que nous évaluons.
Trois couches que nous ne fusionnons jamais#
L'erreur la plus fréquente dans les articles sur l'automatisation est de traiter « une machine sait faire ceci » comme « ce métier va disparaître ».
Une machine sait-elle faire cette tâche, tout simplement ?
Un employeur l'adopterait-il réellement ici — coût, fiabilité, réglementation, maintenance ?
Après l'adoption, l'effectif ou le périmètre du poste a-t-il réellement changé ?
Quatre signaux technologiques#
Suivis séparément. Un métier exposé à deux d'entre eux n'est pas deux fois plus exposé — les risques ne s'additionnent pas.
La courbe est reconstituée, jamais mesurée#
Chaque page métier trace une courbe d'impact remontant à la fin 2022. Personne n'a mesuré ces chiffres à l'époque — nous les avons estimés après coup, et le graphique le dit avant que vous ne le voyiez.
La preuve a des stades#
Toute nouvelle n'a pas le droit de déplacer une évaluation. Une démonstration et un licenciement ne sont pas le même genre de fait : ils portent donc un poids différent — et seuls certains d'entre eux peuvent déplacer une base.
Résumé de seconde main ou information incomplète. C'est enregistré, mais cela ne déplace jamais une appréciation.
Une démonstration, un référentiel ou un article montre que la tâche peut être faite. Cela met à jour ce que la technologie sait faire — pas ce que les employeurs feront.
Essai à petite échelle dans un cadre réel. Cela nous dit que les conditions de déploiement sont mises à l'épreuve, non qu'elles sont réunies — donc un pilote ne suffit jamais à lui seul ; deux indépendants suffisent.
Un employeur l'a mis en production. Cela peut déplacer la ligne de base — pondéré par l'échelle et par la ressemblance du cadre avec le vôtre.
Changement vérifiable dans le recrutement, les effectifs, les heures ou le périmètre du poste. Le poids le plus fort — mais l'attribution causale reste à argumenter, pas à présumer.
Un échec, un retour en arrière, une réglementation ou un coût freine l'adoption. Cela peut abaisser une appréciation ou élargir son incertitude.
Chaque affirmation est étiquetée#
Vous ne devriez jamais avoir à deviner si quelque chose est un fait sourcé ou notre raisonnement.
Pour l'instant, 169 événements vérifiés appuient 154 des 351 jugements de tâche ; les autres sont étiquetés inférence de plateforme. Chaque dossier a été lu à la source et saisi à la main — la chaîne de veille automatisée n'est pas encore branchée. Nous préférons montrer un décompte honnête plutôt que citer des sources que nous n'avons pas vérifiées.
Ce que nous refusons de faire#
- Additionner des risques technologiques différents en un seul score.
- Appeler quoi que ce soit une probabilité de perdre son emploi.
- Laisser un modèle inventer un pourcentage à l'air plausible quand nous n'avons pas de données.
- Généraliser le cas d'une entreprise à tout un métier dans le monde entier.
- Traiter le nombre de fois où une histoire a été reprise comme la force d'une preuve.
- Attribuer des licenciements à l'IA sans un argument causal crédible.
- Conseiller « apprenez l'IA » ou « continuez à monter en compétences » et appeler cela un plan.
Quelle part de tout ceci repose sur des preuves#
L'agrégat honnête des étiquettes par tâche que vous voyez sur chaque page métier.
70 métiers et 14 filières sont documentés. 169 événements vérifiés y sont attachés, répartis sur 69 métiers, ce qui place 154 des 351 jugements de tâche sur des preuves ; les 197 restants sont étiquetés inférence de plateforme, tâche par tâche, sur la page même.
Où cela va#
Les preuves entrent aujourd'hui par un chemin manuel et audité : chaque événement est consigné avec l'adresse de sa source, sa date, son stade, son périmètre et les tâches qu'il concerne ; il reste candidat jusqu'à ce qu'une personne nommée le vérifie, et seuls les dossiers vérifiés atteignent une page — où ils font aussi basculer les tâches liées de l'inférence de plateforme à l'appui sur preuves. La chaîne automatisée (recherche programmée, extraction de faits, dédoublonnage, résolution d'entités) reste à construire ; d'ici là la liste grandit à la vitesse à laquelle un humain peut vérifier.