Risque d’emploi IA par pays
L’exposition d’un pays à l’IA tient surtout à ce que sa population fait réellement pour gagner sa vie. Les économies où dominent les fonctions de bureau et de back-office subissent une pression d’automatisation plus rapide que celles ancrées dans le travail physique, le travail de terrain ou les métiers du soin.
Les pays dotés de vastes secteurs administratifs, financiers et de processus métier, y compris les marchés du travail fortement tournés vers l’externalisation, obtiennent généralement des scores plus élevés, car ce travail repose sur le texte et sur des règles. Les économies fondées sur l’industrie manufacturière, les ressources naturelles, le BTP, l’hôtellerie-restauration et les services de proximité résistent mieux, car une grande partie de ce travail échappe à l’automatisation, quelle que soit la performance atteinte par les modèles.
Le classement ci-dessous combine deux jeux de données de l’OIT : la répartition de l’emploi de chaque pays entre les groupes de professions et le degré d’exposition du travail de chaque groupe à l’IA générative. Considérez un chiffre national unique comme un signal général, et non comme un tableau complet ; ouvrez la page d’un pays pour voir la structure professionnelle qui le sous-tend.
Classement par pays
| Rang | Pays | Exposition (OIT, 0–1) | Employés de type administratif, part de l’emploi |
|---|---|---|---|
| 1 | Singapour | 0,341 | 9,1% |
| 2 | Suisse | 0,332 | 12,1% |
| 3 | Pays-Bas | 0,327 | 8,3% |
| 4 | Royaume-Uni | 0,325 | 8,8% |
| 5 | Allemagne | 0,324 | 12,8% |
| 6 | Suède | 0,323 | 5,8% |
| 7 | Canada | 0,321 | 11,6% |
| 8 | Japon | 0,317 | 20,9% |
| 9 | États-Unis | 0,316 | 8,3% |
| 10 | Australie | 0,315 | 8,7% |
| 11 | France | 0,312 | 8,0% |
| 12 | Corée du Sud | 0,305 | 12,4% |
| 13 | Italie | 0,303 | 12,1% |
| 14 | Espagne | 0,297 | 10,0% |
| 15 | Arabie saoudite | 0,286 | 5,1% |
| 16 | Émirats arabes unis | 0,270 | 5,9% |
| 17 | Brésil | 0,270 | 8,6% |
| 18 | Mexique | 0,252 | 6,0% |
| 19 | Chine | 0,220 | 4,6% |
| 20 | Inde | 0,206 | 2,3% |
Méthode : l’emploi de chaque pays par grand groupe de professions de l’ISCO-08 (ILOSTAT, estimations modélisées de l’OIT), multiplié par le score moyen d’exposition de l’OIT des métiers de ce groupe (Document de travail 140 de l’OIT), puis additionné. L’OIT publie les agriculteurs qualifiés et les professions élémentaires sous la forme d’un seul groupe et exclut les forces armées. Le chiffre utilise l’échelle 0–1 de l’OIT, et non l’indice 0–100 par métier utilisé ailleurs sur ce site, et il considère qu’un métier est exposé de la même façon dans tous les pays.
Sources
Indice d’exposition calculé par ai-job-risk.net à partir des jeux de données ci-dessous (données au 15 octobre 2026). Les chiffres du travail américains proviennent du BLS, sans modification.
- Eloundou, Manning, Mishkin & Rock, "GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs", Science (2024); data MIT licence
- Gmyrek, Berg, Kamiński, Konopczyński, Ładna, Nafradi, Rosłaniec, Troszyński. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. ILO Working Paper 140. Geneva: ILO, 2025. © ILO, CC BY 4.0
- Tomlinson, Jaffe, Wang, Counts & Suri, "Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI", Microsoft Research; CC BY 4.0
- Anthropic Economic Index (job_exposure); CC BY
- U.S. Bureau of Labor Statistics, Employment Projections 2025–35 and AI exposure categories
- ILOSTAT, ILO modelled estimates: employment by sex and occupation (ISCO-08), accessed 16 October 2026. © ILO, CC BY 4.0
Les éditeurs de ces données n’ont ni préparé, ni relu, ni approuvé ce site. Citations complètes, licences et méthode
Questions fréquentes
Q.Quels pays sont les plus exposés à l’IA ?
Les économies proches du sommet de ce classement sont celles qui penchent vers le travail de bureau et les fonctions support : de vastes secteurs administratifs, financiers et de gestion de processus, y compris des marchés du travail très tournés vers l’externalisation. Les économies ancrées dans l’industrie, les ressources naturelles, la construction, l’hôtellerie et les services de proximité se situent plus bas, car une grande partie de ce travail résiste à l’automatisation, quelles que soient les capacités des modèles.
Q.Pourquoi un même métier obtiendrait-il un chiffre différent dans un autre pays ?
Non. Les chiffres par métier sont les mêmes partout ; ce qui diffère d’un pays à l’autre, c’est la structure professionnelle : combien de personnes travaillent comme employés administratifs, dans les professions intellectuelles, comme conducteurs de machines, etc. Un chiffre national est une vue pondérée de cette structure, ce qui explique que deux pays puissent partager tous les chiffres par métier et se retrouver pourtant à des places différentes.
Q.Un chiffre national bas signifie-t-il que mon métier y est à l’abri ?
Non. Un chiffre national fait la moyenne d’un marché du travail entier, et chaque pays réunit du travail de bureau très exposé et du travail physique ou de responsabilité plus durable. Votre position à l’intérieur de cet éventail compte bien davantage que le côté de la frontière où vous vous trouvez. Servez-vous de la page pays pour le contexte et de la page métier pour votre propre situation.
Q.Comment le chiffre d’un pays est-il calculé ?
L’emploi de chaque pays dans chaque grand groupe de professions de l’ISCO-08 (estimations modélisées de l’OIT) est multiplié par le score moyen d’exposition de l’OIT des métiers de ce groupe, puis les résultats sont additionnés. Le chiffre est exprimé sur l’échelle 0–1 de l’OIT. Il considère qu’un métier est exposé de la même façon dans tous les pays ; il ne reflète donc que les différences de structure professionnelle.