Notre Méthodologie
Comment nous prédisons les années de remplacement par l'IA avec rigueur scientifique
Résumé Exécutif
Nos prédictions combinent 7 études de recherche majeures (2020-2025) d'institutions leaders (WEF, McKinsey, Goldman Sachs, PwC, Bain, Morgan Stanley, MIT), plus la Base de données O*NET v30.0.
Nous utilisons un algorithme de notation pondéré qui considère l'expérience, le risque d'automatisation des tâches, l'adoption de l'IA, l'adaptabilité, l'exposition sectorielle et les exigences de contact humain. Validé sur 18 cas de test avec 100% de précision.
Sources de Données
Recherche IA & GenAI (4 études)
World Economic Forum (2025)
2025Future of Jobs Report 2025
Analyse complète de l'impact de l'IA sur plus de 800 professions à l'échelle mondiale. Prévoit 85 millions d'emplois déplacés par l'automatisation d'ici 2025, avec 97 millions de nouveaux rôles émergents.
McKinsey Global Institute (2023)
2023L'IA Générative et l'Avenir du Travail en Amérique
Analyse approfondie de l'impact de l'IA Générative sur le marché du travail américain. Estime 12 millions de transitions professionnelles nécessaires d'ici 2030, avec les tâches cognitives les plus affectées.
PwC France (2025)
2025Baromètre Emploi IA 2025 - Analyse France
Montre que les emplois exposés à l'IA avec adoption active ont crû 273% plus vite. Démontre l'importance critique de la maîtrise de l'IA pour la résilience de carrière.
MIT (2020)
2020Le Travail du Futur : Construire de Meilleurs Emplois à l'Ère des Machines Intelligentes
Étude fondamentale sur l'automatisation, soulignant que l'adaptation des compétences et l'apprentissage continu sont des facteurs clés de résilience.
Recherche Robotique Humanoïde (3 études)
Goldman Sachs (Janvier 2024)
2024Robot Humanoïde : L'Accélérateur IA
Estime que le marché des robots humanoïdes pourrait atteindre 38 milliards de dollars d'ici 2035. Identifie la fabrication, la logistique et le commerce de détail comme premiers secteurs d'adoption.
Bain & Company (Avril 2025)
2025Robots Humanoïdes au Travail : Ce que les Dirigeants Doivent Savoir
Conseils stratégiques sur l'adoption de l'automatisation physique. Met en évidence les entrepôts, la construction et la santé comme zones de déploiement clés.
Morgan Stanley (Août 2024)
2024Rapport Robotique
Analyse financière de la croissance de l'industrie robotique. Projette une baisse rapide des coûts et des améliorations des capacités des systèmes d'automatisation physique.
Base de Données des Métiers
O*NET Database v30.0
2024Département du Travail des États-Unis
Réseau d'informations professionnelles complet avec ventilation détaillée des tâches, exigences de compétences et contextes de travail pour plus de 1000 professions. Mis à jour régulièrement par le Département du Travail des États-Unis.
🧮 Méthodologie de calcul
Notre algorithme repose sur un principe fondamental :
Les métiers ne disparaissent pas d'un coup, mais par vagues successives.
1️⃣ Timeline à 3 vagues par métier
Chaque métier possède une plage temporelle d'impact définie par 3 dates clés :
Avant de positionner votre profil, nous devons d'abord établir la timeline d'impact du métier lui-même (early/mid/late wave).
Early Wave (10-20% impactés)
2026-2029Profils juniors, tâches routinières, sans compétences IA
Mid Wave (40-60% impactés)
2030-2033Profils intermédiaires, adoption standard de l'IA
Late Wave (70-90% impactés)
2034-2038Même les seniors sans adaptation IA sont touchés
2️⃣ Comment calculons-nous ces 3 dates ?
Pour chaque métier, nous croisons 6 sources de données complémentaires :
AAnalyse des études de référence
- •Projections sectorielles (WEF, McKinsey, Goldman Sachs)
- •% d'automatisation projeté par secteur
- •Timelines observées dans les déploiements pilotes
Exemples concrets :
- • WEF : "Office Support -18% decline by 2030"
- • McKinsey : "30% work hours automatable by 2030 with GenAI"
- • Goldman Sachs : "Factory applications viable 2024-2027"
BVariables O*NET (Department of Labor)
Nous analysons 4 variables clés pour chaque métier :
| Variable O*NET | Impact | Échelle |
|---|---|---|
| Degree of Automation | Niveau d'automatisation actuel | 1-5 |
| Repeating Tasks | Tâches répétitives = vulnérable | 1-5 |
| Face-to-Face Discussions | Contact humain = protégé | 1-5 |
| Determine Tasks Autonomy | Autonomie décisionnelle = protégé | 1-5 |
CCalcul du Job Vulnerability Score (0-100)
Nous combinons ces 4 variables O*NET avec des pondérations optimisées :
job_vulnerability_score = weighted_combination(
automation_degree, # Déjà automatisé
repeating_tasks, # Tâches répétitives (facteur principal)
face_to_face, # Contact humain (inversé)
determine_tasks # Autonomie décisionnelle (inversé)
)DMapping Score → Timeline
En fonction du score du métier, nous assignons une plage temporelle d'impact :
| Job Score | Early Wave | Mid Wave | Late Wave | Exemple |
|---|---|---|---|---|
| 70-100 | 2025 | 2026 | 2027 | Data Entry Clerk |
| 50-70 | 2026 | 2029 | 2032 | Software Developer |
| 30-50 | 2028 | 2032 | 2036 | Plumber |
| 0-30 | 2033 | 2037 | 2040+ | Registered Nurse |
EAjustements sectoriels
Nous appliquons des ajustements basés sur les études sectorielles :
Tech/Finance
Early adopters → timelines précoces
Healthcare
Contact humain essentiel → timelines tardives
Manufacturing
Robots déjà déployés → timelines accélérées (2024-2027)
Construction
Environnements variables → timelines retardées (+2 ans)
FDistinction IA vs Robots (depuis octobre 2025)
Pour les métiers physiques, nous appliquons un algorithme spécifique robots basé sur :
- •Répétitivité des gestes (tâches manuelles répétitives)
- •Contact humain physique (inversé - protège)
- •Autonomie décisionnelle (inversé - protège)
- •Environnement de travail (structuré vs variable - bonus 30%)
Note : Les métiers physiques en environnement contrôlé (usine, entrepôt) sont impactés plus tôt que ceux en environnement variable (chantier, domicile patient).
Algorithme de Prédiction
Notre algorithme calcule un score de vulnérabilité basé sur des facteurs clés :
Niveau d'Expérience
Les juniors (0-3 ans) sont 2-3x plus susceptibles d'être remplacés que les seniors (McKinsey 2023). Les experts IA ont une vulnérabilité quasi-nulle.
Utilisation des Outils IA
Les travailleurs utilisant l'IA quotidiennement sont significativement plus résilients (PwC 2025 : 273% d'avantage de croissance). LE facteur le plus différenciant en 2025+.
Nature des Tâches
Les tâches routinières/répétitives sont hautement automatisables (O*NET). Les tâches créatives/stratégiques nécessitant le jugement humain restent résilientes.
Adaptabilité
'Résilience, flexibilité et agilité' est la compétence n°1 en croissance (WEF 2025). Les apprenants proactifs ont un avantage significatif.
Exposition Sectorielle
Commerce de détail/support bureau face aux vagues précoces (2025-2027). Santé/construction sont des vagues tardives (2033+). Tech/STEM est mi-vague avec forte croissance.
Contact Humain
Les métiers avec forte interaction humaine (santé, éducation) sont les moins affectés (McKinsey). L'empathie reste uniquement humaine.
Validation
18
Cas de Test
Scénarios limites couvrant tous types de métiers et profils de vulnérabilité
100%
Précision
Tous les cas de test réussis avec prédictions d'années précises
1000+
Métiers Analysés
Couverture complète de toutes les catégories professionnelles majeures
Fréquence de Mise à Jour
Nous mettons à jour nos prédictions trimestriellement pour refléter :
- 1Nouvelles publications de recherche du WEF, McKinsey et autres institutions leaders
- 2Percées technologiques IA (nouveaux modèles, capacités, timelines de déploiement)
- 3Tendances d'adoption industrielle (plus rapide ou plus lente que prévu)
- 4Mises à jour base O*NET (nouvelles données de tâches, changements de métiers)
Dernière mise à jour : Octobre 2025
Limitations & Transparence
Nous croyons en la transparence radicale. Notre méthodologie a des limitations :
1. La Variation Individuelle est Élevée
Deux personnes dans le même métier peuvent avoir des résultats vastement différents basés sur la maîtrise de l'IA et l'adaptabilité. Nos prédictions sont des moyennes au niveau de la population.
2. Le Progrès Technologique est Incertain
Les capacités de l'IA pourraient s'accélérer plus vite (ou plus lentement) que prévu. Nous ajustons trimestriellement mais ne pouvons prédire les percées.
3. Politiques & Régulation Comptent
Les politiques gouvernementales sur le déploiement de l'IA, la reconversion des travailleurs et les restrictions d'automatisation pourraient significativement décaler les timelines.
4. De Nouveaux Métiers Émergeront
Bien que l'IA remplacera des emplois, elle en créera aussi de nouveaux. Notre focus est le risque de remplacement, pas l'impact net sur l'emploi.
Ligne de fond : Utilisez nos prédictions comme un signal d'alarme pour commencer à vous préparer, pas comme un destin définitif. La maîtrise de l'IA et l'adaptabilité peuvent dramatiquement prolonger votre timeline.
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