Felten et al. (AIOE)
89AI Occupational Exposure — couplage benchmarks IA × O*NET.
[À COMPLÉTER] [À COMPLÉTER] Fiche Product Manager. Contenu éditorial à rédiger : positionnement, tâches à risque, tâches renforcées et compétences à construire.
Le métier est en mutation rapide (61/100). La productivité individuelle augmente, mais les compétences attendues changent aussi : architecture, jugement, revue critique.
Score consolidé à partir de 7 études sur 7, redistribuées proportionnellement entre les 3 familles méthodologiques. Comprendre les 3 familles
Études mobilisées : Anthropic Economic Index · Eloundou et al. (OpenAI) · Felten et al. (AIOE) · France Stratégie · OCDE / ILO · Microsoft Working with AI · OpenAI / Chatterji
Les codes officiels qui permettent de croiser cette fiche avec les données INSEE / DARES / France Travail / BLS.
Jusqu'à 7 sources empiriques, théoriques et institutionnelles convergent — avec des nuances.
AI Occupational Exposure — couplage benchmarks IA × O*NET.
GPT-4 — exposition labor des US occupations (O*NET).
Usage réel de Claude observé (millions de conversations anonymisées).
Applicabilité de Copilot par occupation SOC (logs anonymisés).
Exposition à l'IA générative dans les pays OCDE (rapports 2023-2024).
Évaluation manuelle de l'exposition générative au niveau SOC.
Note d'analyse 2024 sur l'IA et les métiers en France.
Salaire, débouchés, recrutement en France.
Les formations qui mènent à ce métier, regroupées par niveau de diplôme.
Master universitaire ou diplôme d'école dans le domaine « M Support à l'entreprise ». Bac+5 visant l'expertise et l'encadrement.
Université ou grande école
Fiche RNCP35799 ↗Licence pro spécialisée dans le domaine « M Support à l'entreprise ». Bac+3 en alternance dans la majorité des cas, débouché direct sur l'emploi.
Université française
Fiche RNCP40293 ↗Explorer les métiers proches dans le secteur Support à l'entreprise.
🔬 Voir le détail du calcul pour ce métier.
Le score Capturia est une moyenne pondérée des sources retenues (jusqu'à 7). Les pondérations actuelles pour ce métier :
Les études les plus récentes sont sur-pondérées : étude moins de 12 mois ×2, entre 12 et 24 mois ×1, plus de 24 mois ×0,5. Les chiffres APEC/INSEE/BMO ne sont retenus qu'une fois par exercice annuel et la source la plus récente prime en cas de divergence (garde-fou APEC > INSEE).
Le score mesure une exposition technique — la possibilité que les tâches soient automatisées ou augmentées par l'IA. Il ne préjuge pas de la vitesse réelle d'adoption, ni des choix d'entreprises ou des régulations à venir.
L'intervalle d'incertitude reflète la divergence entre les études : un intervalle large signifie que les chercheurs ne sont pas alignés sur ce métier précis.
Dernière mise à jour de ce dossier : 27 mai 2026. Capturia recompose ses scores trimestriellement, et plus rapidement quand une étude majeure est publiée.