Visualisation interactive de 147 métiers du répertoire ROME, scorés sur leur exposition à l'IA à partir de sources académiques et institutionnelles. Un outil exploratoire, pas un rapport.
Explorer la visualisationCe site propose une cartographie visuelle de l'exposition des métiers français à l'intelligence artificielle. Chaque métier est représenté par un rectangle dont la surface est proportionnelle au nombre d'emplois, et dont la couleur indique le niveau d'exposition à l'IA (ou d'autres métriques : salaire, formation, perspectives).
L'objectif n'est pas de prédire quels métiers vont "disparaître" — un score élevé ne signifie pas la fin d'un métier. Les développeurs informatiques scorent 8/10 car l'IA transforme profondément leur travail, mais la demande de logiciels pourrait facilement augmenter avec les gains de productivité. Le score mesure l'ampleur de la transformation, pas son issue.
C'est un outil exploratoire destiné à alimenter la réflexion sur l'évolution du marché du travail, pas une publication académique ni un rapport officiel.
Ce projet est un fork du travail réalisé par Andrej Karpathy (co-fondateur d'OpenAI, ancien directeur IA chez Tesla). Son projet original — karpathy/jobs — visualise 342 métiers américains à partir des données du Bureau of Labor Statistics (BLS), avec un scoring d'exposition IA réalisé par LLM.
Nous avons adapté l'intégralité du pipeline au marché du travail français : remplacement du BLS par le répertoire ROME de France Travail, utilisation de sources académiques multi-institutionnelles pour le scoring, traduction complète de l'interface, et conversion aux échelles françaises (euros, niveaux de diplôme du CAP au Doctorat).
Chaque métier est évalué sur un axe unique d'Exposition à l'IA de 0 à 10, mesurant dans quelle mesure l'IA va transformer ce métier. Le score prend en compte :
Un heuristique clé : si un métier peut être exercé entièrement depuis un ordinateur — écrire, coder, analyser, communiquer — son exposition est intrinsèquement élevée (7+). Les métiers nécessitant une présence physique, un savoir-faire manuel ou une interaction humaine en temps réel ont une barrière naturelle à l'exposition.
| Score | Niveau | Exemples |
|---|---|---|
| 0-1 | Minimale | Maçons, couvreurs, jardiniers-paysagistes, aides à domicile |
| 2-3 | Faible | Electriciens, plombiers, sapeurs-pompiers, aides-soignants, infirmiers |
| 4-5 | Modérée | Policiers, vétérinaires, pharmaciens, éducateurs spécialisés, architectes |
| 6-7 | Elevée | Enseignants, comptables, journalistes, conseillers bancaires, avocats |
| 8-9 | Très élevée | Développeurs, designers graphiques, traducteurs, data analysts, rédacteurs web |
| 10 | Maximale | Télévendeurs, opérateurs de saisie |
Un score élevé ne prédit pas la disparition d'un métier. Il mesure l'ampleur de la transformation, pas son issue. Le score ne tient pas compte de l'élasticité de la demande, de la demande latente, des barrières réglementaires ou des préférences sociales. Beaucoup de métiers à forte exposition seront transformés, pas remplacés.
Contrairement au projet original qui utilise un scoring par LLM unique, nous avons construit un scoring multi-sources pondéré s'appuyant sur des travaux académiques et institutionnels.
97 métiers français scorés (0-10) avec pondération multi-sources : poids par niveau de preuve (académique, institutionnel, presse) et récence. Basé sur ROME 4.0 + INSEE EEC 2024 + DARES BMO 2024.
774 métiers (SOC) évalués sur 10 capacités IA croisées avec 52 aptitudes O*NET. Référence académique publiée dans le Journal of Finance.
Index de l'Organisation Internationale du Travail (Working Paper 140). 427 métiers ISCO-08 avec scores tâche par tâche sur l'exposition à l'IA générative.
3 003 occupations ESCO scorées à partir de 27 000 capacités IA extraites de communiqués d'entreprises. Distinction automatisation vs. augmentation.
Enquête Emploi en Continu de l'INSEE. Effectifs et salaires nets mensuels par profession (PCS 2020), reliés aux codes ROME via la nomenclature FAP 2021.
Table de correspondance officielle France Travail : 11 118 appellations ROME mappées vers 1 915 occupations ESCO. Passerelle vers les indices internationaux.
Le code source est disponible sur GitHub. Voici les étapes du pipeline :
scrape_francetravail.py récupère les fiches métier via l'API France Travail (ROME v2, OAuth2).parse_rome.py + process.py convertissent les données JSON en fichiers Markdown structurés.make_csv_fr.py extrait les champs structurés (salaire, formation, emplois) dans un CSV.build_scores.py mappe les scores multi-sources (transitions-ia.fr, Felten, ILO, ESCO) vers nos 147 métiers.build_site_data.py fusionne CSV et scores dans un JSON compact pour le frontend.treemap.html affiche le treemap interactif avec 4 couches de coloration.Le treemap propose 4 modes de coloration interactifs :