Felten et al. (AIOE)
25Poids 15%
AI Occupational Exposure — couplage benchmarks IA × O*NET.
ROME K1701CAP/BEPServices à la personneDonnées officielles
Militaire / Engagé volontaire face à l'IA en 2026
[À COMPLÉTER] Fiche Militaire / Engagé volontaire. Contenu éditorial à rédiger : positionnement, tâches à risque, tâches renforcées et compétences à construire.
Score Capturia
Exposition consolidée à l'IA
Mis à jour le Mai 2026
25
sur 100 · faible exposition
Intervalle : 7–43 · Évolution : +1 pts vs 2024
Valeur interpolée
Militaires du rang / sous-officiers (ROME K1701 « Personnel polyvalent des armées »). Les SOC militaires US (55-xxxx Military Specific Occupations) sont exclus des publications publiques Felten 2021 et Anthropic Economic Index 2025. On utilise donc le SOC voisin 33-3051 (Police and Sheriff's Patrol Officers, déjà retenu pour la gendarmerie K1707) comme proxy fonctionnel — profil mixte sécurité publique / discipline / chaîne de commandement. Score interpolé, à interpréter avec prudence. Voir la méthodologie
Concrètement
Métier peu exposé directement (25/100). La dimension physique, sensorielle ou relationnelle ne s'externalise pas vers l'IA, et la demande sociale reste forte.
Sources & confiance5 / 7 sources mobilisées
Empirique 60%Théorique 40%Institutionnel 0%
Score consolidé à partir de 5 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) · Microsoft Working with AI · OpenAI / Chatterji
Classifications officielles
Cross-référencer avec les nomenclatures publiques
Les codes officiels qui permettent de croiser cette fiche avec les données INSEE / DARES / France Travail / BLS.
Détail méthodologique
Que dit chaque source ?
Jusqu'à 7 sources empiriques, théoriques et institutionnelles convergent — avec des nuances.
Eloundou et al. (OpenAI)
20Poids 15%
GPT-4 — exposition labor des US occupations (O*NET).
Anthropic Economic Index
16Poids 20%
Usage réel de Claude observé (millions de conversations anonymisées).
Microsoft Working with AI
12Poids 15%
Applicabilité de Copilot par occupation SOC (logs anonymisés).
OpenAI / Chatterji
70Poids 10%
Évaluation manuelle de l'exposition générative au niveau SOC.
Chiffres officiels
Le métier en chiffres
Salaire, débouchés, recrutement en France.
Salaire médian junior
n.d.
Donnée non publiée
Salaire médian +5 ans
n.d.
Donnée non publiée
Effectifs en France
n.d.
Donnée non publiée
Projets de recrutement 2025
n.d.
Donnée non publiée
Parcours de formation
Comment y accéder
Les formations qui mènent à ce métier, regroupées par niveau de diplôme.
CAP / BEP
CAP
CAP / BEP — K1701
Formation initiale courte (2 ans) post-3ème dans le domaine « métier ». Première qualification reconnue ouvrant sur l'emploi ou la poursuite en bac pro.
Lycée professionnel public ou privé sous contrat
2 ansDurée
Si tu veux réduire ton exposition
Explorer les métiers proches dans le secteur Services à la personne.
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Comment Capturia calcule ce score ?
🔬 Voir le détail du calcul pour ce métier.
Pondération des sources
Le score Capturia est une moyenne pondérée des sources retenues (jusqu'à 7). Les pondérations actuelles pour ce métier :
- Felten et al. (AIOE) — 15%, score brut 25/100
- Eloundou et al. (OpenAI) — 15%, score brut 20/100
- Anthropic Economic Index — 20%, score brut 16/100
- Microsoft Working with AI — 15%, score brut 12/100
- OpenAI / Chatterji — 10%, score brut 70/100
Pondération de récence
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).
Mapping nomenclature
- ROME K1701 → PCS-ESE
Limites de ce score
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.
Mise à jour des données
Dernière mise à jour de ce dossier : Mai 2026. Capturia recompose ses scores trimestriellement, et plus rapidement quand une étude majeure est publiée.