GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models (2023)

Première étude de référence évaluant l'exposition des emplois américains aux LLM. Annotation manuelle et par GPT-4 des tâches O*NET pour mesurer la part automatisable.

Méthodologie

Annotation tâche-à-tâche du référentiel O*NET selon une rubrique d'exposition (réduction d'au moins 50 % du temps avec qualité égale). Double annotation humaine + IA, calibration croisée.

Périmètre

1 016 professions américaines O*NET, 19 265 tâches. Transposable au marché français via le mapping ROME ↔ SOC.

Limites

Centré sur les LLM textuels (pré-multimodalité). Mesure l'exposition technique, pas l'adoption réelle. Biais de sur-estimation pour les métiers de bureau.