Les 20 métiers que ChatGPT remplacera

Voici ci-dessous un tableau récapitulatif présentant 20 métiers pour lesquels une évolution – voire une automatisation – est envisagée par plusieurs experts. Les probabilités indiquées ne sont que des estimations, car elles dépendent de la rapidité d’adoption des technologies, des évolutions réglementaires et des spécificités des secteurs.

Métier	Pourquoi/Comment ChatGPT peut le remplacer	Probabilité
Support client	Réponses automatisées par chatbots capables de traiter des questions fréquentes	80%
Rédacteur de contenu	Génération de textes, articles et descriptions produits automatiquement	70%
Traducteur	Traductions instantanées et amélioration continue de la qualité linguistique	60%
Journaliste de base	Rédaction de brèves, rapports et résumés d’actualités simples	50%
Assistant administratif	Gestion des emails, prise de rendez-vous et organisation de tâches via l’automatisation	70%
Copywriter publicitaire	Création de slogans et textes marketing à partir de modèles prédéfinis	70%
Gestionnaire de réseaux sociaux	Planification et rédaction de posts ainsi que modération de commentaires automatisés	60%
Conseiller juridique de base	Fourniture d’informations juridiques de base sans expertise pointue (décharge de tâches répétitives)	40%
Analyste de données	Synthèse de rapports et interprétation de données simples par traitement du langage	50%
Programmateur débutant	Génération d’extraits de code pour tâches simples (bien que la programmation avancée reste complexe)	30%
Tuteur en ligne	Assistance pédagogique pour explications et corrections de notions simples	40%
Gestionnaire de contenu web	Rédaction optimisée pour le SEO et création automatique de contenus web	60%
Analyste en veille stratégique	Synthèse d’informations issues de multiples sources et mise en forme d’analyses	50%
Correcteur orthographique	Relecture et correction de textes via des algorithmes de traitement du langage	80%
Concepteur de FAQ	Création et mise à jour automatique de bases de questions/réponses pour sites web	80%
Opérateur de saisie	Automatisation complète de la saisie de données grâce à la reconnaissance de texte	90%
Répondeur téléphonique virtuel	Gestion des appels entrants par des systèmes de réponse automatisée par IA	70%
Consultant en marketing digital	Analyse de données marketing et recommandations automatisées sur la base d’algorithmes	40%
Animateur de forum/modérateur	Modération et réponses automatiques dans des espaces de discussion en ligne	70%
Coach en développement personnel	Conseils généraux et suggestions basées sur des modèles d’apprentissage automatisés	30%

Analyse détaillée du tableau

1. Support client
Les chatbots basés sur des modèles de langage permettent déjà aujourd’hui de répondre à une grande majorité des demandes clients (FAQ, suivi de commandes, etc.). Plusieurs études sur l’automatisation indiquent que ce domaine est particulièrement sensible à la digitalisation, avec une probabilité estimée autour de 80 % pour les tâches répétitives (cf. , ).

2. Rédacteur de contenu
La capacité de générer du texte de manière fluide et cohérente rend possible la production automatique d’articles, de descriptions de produits ou de billets de blog. Des analyses montrent que de nombreux contenus de base pourraient être automatisés, avec des estimations avoisinant 70 % de risque d’automatisation pour ces tâches répétitives ou standards (cf. ).

3. Traducteur
Même si la traduction humaine demeure nécessaire pour des documents de haute précision ou des contextes nuancés, la traduction automatique – déjà largement utilisée – devrait se perfectionner grâce à l’IA. La probabilité de remplacement est estimée à environ 60 %, notamment pour des traductions de documents standards.

4. Journaliste de base
La rédaction de communiqués de presse, de rapports ou de résumés d’actualités simples peut être largement automatisée. Bien sûr, le journalisme d’investigation ou l’analyse approfondie nécessite toujours une intervention humaine, mais pour des textes plus routiniers, la probabilité d’automatisation est d’environ 50 %.

5. Assistant administratif
La gestion des emails, la planification de rendez-vous et la coordination de tâches répétitives se prêtent bien à l’automatisation. ChatGPT et ses dérivés peuvent offrir une assistance efficace dans ce domaine, avec une probabilité d’automatisation estimée à 70 %.

6. Copywriter publicitaire
Même si la créativité humaine reste primordiale dans la publicité, la génération automatique de textes publicitaires à partir de modèles prédéfinis est en progression. L’automatisation pourrait couvrir jusqu’à 70 % des tâches plus standards de copywriting.

7. Gestionnaire de réseaux sociaux
La rédaction et la programmation de posts, ainsi que la modération de commentaires, peuvent être partiellement automatisées par des outils d’IA. La tendance est d’envisager un taux d’automatisation autour de 60 % pour les tâches routinières.

8. Conseiller juridique de base
Les outils d’IA peuvent fournir des informations juridiques standardisées (données de droit commun, explications de procédures simples), même si le conseil juridique personnalisé demeure l’apanage des professionnels. La probabilité d’automatisation de ces tâches est évaluée à environ 40 %.

9. Analyste de données
Pour des analyses basiques et la synthèse de rapports, des modèles de langage peuvent aider à interpréter des jeux de données simples et produire des comptes rendus. Ici, on estime une probabilité de 50 %, tout en sachant que l’analyse poussée et l’interprétation critique nécessiteront toujours l’intervention humaine.

10. Programmateur débutant
Des modèles comme ChatGPT peuvent générer des extraits de code pour des tâches simples ou proposer des solutions à des problèmes de programmation courants. Cependant, la programmation complexe et la conception d’architectures logicielles restent très dépendantes de l’expertise humaine, d’où une probabilité d’automatisation relativement plus faible (environ 30 %).

11. Tuteur en ligne
En apportant des explications sur des notions simples et en répondant à des questions de base, ChatGPT peut agir comme un tuteur virtuel. Néanmoins, l’accompagnement personnalisé et la pédagogie nuancée restent difficiles à automatiser complètement, avec une probabilité estimée à 40 %.

12. Gestionnaire de contenu web
La création et l’optimisation de contenus pour le web (articles optimisés SEO, mises à jour de sites) peuvent bénéficier de l’automatisation grâce à des outils d’IA, avec une probabilité d’automatisation d’environ 60 % pour des tâches standardisées.

13. Analyste en veille stratégique
La collecte et la synthèse d’informations provenant de diverses sources sont des tâches que l’IA peut accélérer, même si la contextualisation et l’interprétation fine restent partiellement humaines. La probabilité est ici autour de 50 %.

14. Correcteur orthographique
Les logiciels de correction orthographique et grammaticale se perfectionnent constamment. ChatGPT peut déjà détecter et corriger de nombreuses erreurs, ce qui place ce métier dans une zone d’automatisation potentiellement très élevée (80 %).

15. Concepteur de FAQ
La création et la mise à jour de bases de questions/réponses pour des sites web ou des services en ligne peuvent être entièrement automatisées. Une probabilité élevée de 80 % est envisageable pour ces tâches.

16. Opérateur de saisie
La saisie de données est depuis longtemps un domaine propice à l’automatisation. Grâce à la reconnaissance de texte et à l’extraction d’informations, la probabilité de remplacement est très élevée, aux alentours de 90 %.

17. Répondeur téléphonique virtuel
Les systèmes de réponse vocale automatisée, améliorés par des modèles de langage, peuvent gérer les appels entrants et fournir des réponses adaptées. On estime ici une probabilité de 70 %.

18. Consultant en marketing digital
Bien que le marketing digital requière une vision stratégique, certaines tâches – comme l’analyse de données ou la génération de recommandations à partir de modèles prédictifs – peuvent être automatisées. La probabilité d’automatisation est ici plus modérée (40 %).

19. Animateur de forum/modérateur
La modération automatique des commentaires et des publications sur des forums ou réseaux sociaux est déjà en cours de développement. On estime une probabilité d’automatisation autour de 70 % pour les tâches de base, même si la gestion des cas complexes nécessitera toujours un humain.

20. Coach en développement personnel
L’IA peut fournir des conseils généraux basés sur l’analyse de données et des modèles comportementaux, mais le coaching personnalisé requiert une écoute et une empathie difficilement programmables. La probabilité est donc moindre, environ 30 %.

Le futur de l’emploi à l’ère de l’intelligence artificielle : défis, opportunités et transformation du travail

Depuis plusieurs décennies, l’évolution technologique modifie profondément nos façons de travailler. L’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) générative et des systèmes d’automatisation avancés soulève de nombreuses interrogations sur l’avenir de l’emploi. Des études pionnières, telles que celle de Frey et Osborne (2013) qui estime qu’environ 47 % des emplois pourraient être « à risque » de computerisation , jusqu’aux récentes analyses sectorielles de McKinsey et aux rapports de l’OCDE, la question n’est plus de savoir si l’IA transformera le travail, mais comment et dans quelles proportions.

1. Contexte historique et évolution technologique

1.1 Des premières révolutions industrielles à l’ère numérique

Historiquement, les grandes révolutions industrielles – de la mécanisation au développement de l’informatique – ont toujours provoqué d’importants bouleversements sur le marché du travail. Chaque transformation technologique a entraîné la disparition de certains métiers, tout en créant de nouveaux secteurs d’activité. La révolution numérique et l’automatisation ont, par exemple, déjà transformé des fonctions administratives, manufacturières ou de service.

1.2 La prédiction de Frey et Osborne et ses limites

L’étude de Frey et Osborne, publiée en 2013, a marqué un tournant en mettant en évidence la vulnérabilité de nombreux emplois aux avancées de la computerisation. Bien que souvent interprétée comme une prophétie d’un chômage technologique massif, l’analyse précise que la substitution concerne principalement des tâches routinières et que le risque varie fortement selon le secteur et le niveau de qualification. Des recherches ultérieures, comme celle de Stephany et Lorenz, montrent que la méthodologie de modélisation et le choix des paramètres influencent grandement les prévisions d’automatisation.

2. L’impact de l’intelligence artificielle sur le marché du travail

2.1 Substitution, augmentation et transformation des tâches

L’IA peut agir sur le marché de l’emploi de trois manières complémentaires :

Substitution des tâches routinières
Les systèmes d’IA et d’automatisation remplacent des tâches répétitives ou prévisibles. Par exemple, des chatbots et systèmes de reconnaissance vocale peuvent désormais prendre en charge le support client ou la saisie de données. Des études indiquent qu’environ 30 à 45 % des tâches dans certaines fonctions pourraient être automatisées.
Augmentation de la productivité
L’IA, plutôt que de remplacer l’humain, peut le compléter en automatisant des parties d’un processus, permettant ainsi aux travailleurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, dans le domaine de la traduction ou de la rédaction de contenu, l’IA génère un premier jet que l’humain affine ensuite.
Transformation des métiers
Au-delà de la simple substitution ou augmentation, l’IA induit une transformation complète des métiers. Des fonctions émergent, nécessitant de nouvelles compétences, comme la gestion des systèmes d’IA, la maintenance de robots ou le développement de solutions d’intelligence augmentée. Ce processus, souvent qualifié de « destruction créatrice », crée de nouveaux emplois même lorsque certains anciens disparaissent.

2.2 Les secteurs les plus affectés

Les études de McKinsey et de l’ILO montrent que certains secteurs sont particulièrement exposés :

Services administratifs et support : Les tâches de saisie, de traitement d’information et de support client sont hautement automatisables.
Industries manufacturières et logistiques : La robotisation et l’automatisation de la production transforment les chaînes d’assemblage et la gestion des stocks.
Secteurs tertiaires : Dans la rédaction de contenus, la traduction et même la production d’analyses de données, l’IA tend à jouer un rôle de plus en plus important.

Cependant, des métiers demandant de la créativité, de l’empathie ou une forte dextérité manuelle – par exemple dans la santé, l’éducation ou l’artisanat – restent pour l’instant moins vulnérables à l’automatisation.

3. Approches méthodologiques et études de cas

3.1 Méthodologies d’estimation du risque d’automatisation

Les méthodes pour estimer le risque de substitution des emplois varient considérablement. Certaines études s’appuient sur des évaluations par des experts, comme celle de Frey et Osborne, tandis que d’autres utilisent des approches basées sur l’analyse des tâches et des données d’emploi (par exemple, les travaux de l’ILO). L’approche par la segmentation des tâches permet de distinguer la part d’un emploi susceptible d’être automatisée de celle nécessitant une intervention humaine.

3.2 Exemples de transformation sectorielle

Support client et assistants administratifs : Des systèmes automatisés et des chatbots améliorés par des IA de nouvelle génération remplacent progressivement les fonctions de support, tout en créant de nouveaux rôles pour superviser ces systèmes.
Rédaction et traduction : Les outils d’IA permettent la génération automatique de contenu, ce qui modifie le rôle des rédacteurs qui se concentrent désormais sur la vérification et l’enrichissement du contenu.
Industries de la production : La robotisation en usine, associée à des systèmes d’IA pour la maintenance prédictive, redéfinit l’emploi dans le secteur manufacturier, nécessitant des compétences techniques accrues.

Ces cas illustrent que la transformation ne se limite pas à la disparition d’emplois, mais implique également une évolution des compétences et des missions.

4. Enjeux de la formation et politiques publiques

4.1 La nécessité du reskilling et de l’upskilling

Face aux transformations induites par l’IA, la formation continue devient cruciale. Selon un rapport de l’OCDE, une part significative des emplois dans les pays développés pourrait être transformée, nécessitant une réorientation des compétences. Les politiques de reskilling (reconversion) et d’upskilling (montée en compétences) doivent être mises en œuvre par les entreprises, en collaboration avec les pouvoirs publics, afin d’accompagner les travailleurs dans cette transition.

4.2 Adaptation des systèmes éducatifs

L’éducation doit également se réinventer pour préparer les jeunes aux métiers de demain. La mise en place de programmes favorisant la pensée critique, la créativité, la collaboration et la maîtrise des outils numériques est essentielle. Les initiatives de « slow journalism » et de formats narratifs longs, par exemple, contribuent à développer la capacité à raisonner en profondeur, en contrebalançant l’effet des réseaux sociaux sur l’attention.

4.3 Politiques publiques et régulation

Les gouvernements ont un rôle déterminant à jouer pour assurer une transition juste et équitable. Il s’agit notamment de :

Financer des programmes de formation adaptés.
Mettre en place des mécanismes de protection sociale pour les travailleurs dont les emplois se transforment ou disparaissent.
Encourager la collaboration entre le secteur privé, les institutions éducatives et les organisations syndicales pour anticiper les besoins futurs.

Des initiatives européennes, comme celles menées par l’OCDE et l’UE, visent à promouvoir une « économie du XXIe siècle » où l’IA ne serait pas synonyme de perte d’emplois, mais de transformation qualitative des métiers.

5. Scénarios futurs et perspectives

5.1 Scénario optimiste : L’IA comme levier de création d’emplois

Dans un scénario optimiste, l’IA permettrait d’automatiser les tâches les plus répétitives et pénibles, libérant ainsi du temps pour des activités à forte valeur ajoutée. Des études du Forum économique mondial indiquent que l’IA et les technologies émergentes pourraient générer des dizaines de millions de nouveaux emplois dans des domaines tels que l’analyse de données, la cybersécurité ou le développement logiciel. Dans ce contexte, l’IA servirait d’outil d’augmentation des compétences humaines et de stimulation de la productivité.

5.2 Scénario pessimiste : Une polarisation accrue du marché du travail

À l’inverse, certains experts mettent en garde contre un risque de polarisation, avec la disparition d’emplois intermédiaires et la concentration d’emplois très qualifiés d’un côté et d’emplois peu qualifiés de l’autre. Ce scénario, parfois qualifié d’ « économie sablier », impliquerait que les travailleurs peu qualifiés subissent de fortes pressions, tandis que les profils hautement spécialisés voient leurs rémunérations et leur reconnaissance augmenter.

5.3 Un avenir hybride et la transformation des compétences

La réalité pourrait être plus nuancée, avec une coexistence d’effets de substitution et d’augmentation. L’IA transformerait les métiers plutôt que de les éliminer entièrement. Cette transformation demanderait aux travailleurs de développer des compétences « humaines » – créativité, empathie, résolution de problèmes complexes – qui restent difficiles à automatiser. Par ailleurs, le rôle de l’IA en tant qu’outil collaboratif offrirait des opportunités inédites pour repenser l’organisation du travail et favoriser l’innovation.

Conclusion

Le futur de l’emploi à l’ère de l’intelligence artificielle s’annonce complexe et multifacette. Si l’automatisation des tâches répétitives et routinières est bien réelle, l’IA offre également la possibilité d’augmenter la productivité et de transformer les métiers en libérant du temps pour des activités à forte valeur ajoutée. Pour que cette transition soit bénéfique, il est essentiel de repenser les systèmes éducatifs, de mettre en œuvre des politiques publiques de formation et de protection sociale, et d’encourager une régulation adaptée des technologies. Le défi consiste ainsi à transformer les risques en opportunités, en faisant de l’IA un levier d’innovation et d’amélioration de la qualité de vie au travail.

En somme, l’IA ne doit pas être perçue uniquement comme une menace, mais comme un catalyseur de transformation sociale et économique, à condition que les acteurs – gouvernements, entreprises et individus – s’adaptent et investissent dans les compétences de demain.

Références

Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2013). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? oms-www.files.svdcdn.com
McKinsey Global Institute. Jobs lost, jobs gained: What the future of work will mean for jobs, skills, and wages. mckinsey.com
Rapport « Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI’s full potential » – McKinsey, 2025 mckinsey.com
Étude OCDE sur l’automatisation et l’impact sur l’emploi mercato-emploi.com
ILO Working Paper 96 – Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality, 2023 ilo.org
Article « L’Humain vs l’IA : L’avenir de l’emploi » – Mercato de l’Emploi, 2024 mercato-emploi.com
Article du Monde sur l’impact de l’IA sur nos capacités cognitives et la polarisation sociale, 2024 lemonde.fr
Informations sur Carl Benedikt Frey (Wikipedia) en.wikipedia.org
« The Future of Employment Revisited » – arXiv, 2021 arxiv.org

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