du travail physique peut être réalisé par un robot actuel, au moins dans certaines conditions.
Étude Anthropic du 30 septembre 2026
Un robot peut savoir faire une tâche,
sans être prêt à prendre le poste.
Pour comprendre ce qui peut vraiment changer, il faut croiser la capacité physique de la machine avec son coût, son environnement de travail, les règles de sécurité et la place de la relation humaine.
Trois repères
De la démonstration au déploiement, un long chemin
du temps de travail total correspond à ces tâches physiques.
seraient nécessaires, avec une baisse des prix de 3 % par an comme par le passé, pour que les robots deviennent rentables sur 10 % du travail.
Attention : une tâche qu'un robot sait faire n'est ni une tâche effectivement automatisée, ni un emploi supprimé.
Matrice interactive
Capacité du robot et freins au déploiement
Choisissez un point ou une fiche. La position des métiers français est un repère pédagogique de l'association, pas un score publié par Anthropic.
Assistance cibléePeu de capacité, fortes raisons de garder l'humain.
Possible sous conditionsLe robot sait faire, mais le coût, les règles ou la confiance ralentissent l'adoption.
Peu exposé aujourd'huiLa machine manque encore de capacité physique.
Automatisation crédibleTâches standardisées, lieu maîtrisé, peu d'obstacles.
- E0 impossible aujourd'hui
- E1 installation conçue pour le robot
- E2 lieu de travail organisé (entrepôt)
- E3 milieu ouvert (route en ville)
Au clavier : Tab pour passer d'un point à l'autre, Entrée pour l'ouvrir.
Lecture transversale
IA et robotique : deux dimensions, pas une note globale
Un métier peut être touché par les deux technologies sur des tâches différentes. Le profil « couplé » est réservé aux cas où perception, décision logicielle et action physique peuvent intervenir dans une même chaîne. Ces positions sont des estimations éditoriales, pas des mesures scientifiques ni des prévisions d’emploi.
Inconnu : l’existence d’un couplage possible ne prouve ni son adoption, ni sa rentabilité, ni l’automatisation de l’ensemble du métier.
Fiches métiers
Comparer les métiers
Vingt-quatre métiers repères couvrent les grandes catégories d'emploi observées par l'Insee : cadres, professions intermédiaires, employés, ouvriers, indépendants et agriculture. Ce choix diversifié ne signifie pas que ces métiers représentent statistiquement 80 % des personnes en emploi.
Six cartes sont affichées à la fois pour garder une page lisible. Les filtres s'appliquent aux vingt-sept métiers avant la pagination. Le catalogue est identique à celui de l'outil IA afin de faciliter la comparaison. En 2024, l'Insee dénombre 29 millions de personnes en emploi et répartit 99,1 % d'entre elles dans six grandes catégories renseignées ; cela justifie la diversité recherchée, pas une règle « 20/80 » par métier.
Un métier absent ?
Demander une fiche construite avec la même méthode
Copiez ce prompt dans une IA, remplacez le texte entre crochets et contrôlez chaque source avant d'utiliser la réponse.
Ce qui est testé : l'IA sait-elle appliquer la méthode de l'article à un métier nouveau, sans inventer un score ni confondre capacité technique, coût, adoption et emploi ?
Étudie le métier suivant : [NOM DU MÉTIER]. Analyse séparément l’IA logicielle, la robotique physique et leur combinaison éventuelle. Appuie-toi d’abord sur les publications de l’Anthropic Economic Index pour l’IA, sur « What work can robots do? » pour la robotique, sur O*NET pour les tâches et sur l’Insee ou la Dares pour l’emploi en France. Pour chaque tâche, distingue capacité technique, usage observé, conditions de déploiement et contrôle humain. Pour la robotique, indique E0 à E3 et les freins sur 5 comme des repères argumentés, jamais comme des scores officiels. Ne parle de combinaison que si l’IA et le robot interviennent dans la même tâche ou chaîne de tâches ; sinon indique « dimensions séparées ». Sépare les faits sourcés, les estimations et les inconnues. Donne les liens directs, la date, la langue, le pays et le périmètre de chaque source. N’invente ni usage, ni robot, ni chiffre, ni effet sur l’emploi. Si les données sont insuffisantes, écris « information manquante ».
Type de restitution : [RÉPONSE COURTE / RÉPONSE DÉTAILLÉE / ARTICLE COURT / ARTICLE LONG / GUIDE COMPLET]
À observer : la réponse doit conserver les six rubriques, distinguer les sources américaines et françaises et signaler les limites du rapprochement.
Recommandation : ouvrez les sources citées. Une URL plausible ou un chiffre précis n'est pas une preuve.
Ne pas mélanger
Cinq questions différentes
Capacité
Un robot a-t-il déjà réalisé cette tâche quelque part ?
Exposition
Dans quel lieu peut-il la réaliser : E0, E1, E2 ou E3 ?
Coût
Le coût annuel complet du robot est-il inférieur à celui du travail correspondant ?
Adoption
Une entreprise a-t-elle réellement installé la machine et organisé le travail autour ?
Emploi
Comment les tâches, les salaires et le nombre de postes évoluent-ils ensuite ?
Méthode
Comment Anthropic construit son indice
1. Repérer les tâches physiques
Les tâches de la base américaine O*NET (environ 900 métiers et 19 000 tâches) sont séparées entre activités physiques et activités intellectuelles ou relationnelles.
2. Chercher des robots existants
Claude examine chaque tâche et cite des machines déjà capables de la réaliser dans des conditions observées.
3. Noter le lieu de travail
Chaque tâche reçoit un niveau de E0 à E3, selon le degré d'organisation nécessaire autour de la machine.
4. Tenir compte du temps
L'indice d'un métier dépend de la part du temps de travail consacrée à chaque tâche.
5. Comparer les coûts
Le coût complet de la machine est comparé au salaire correspondant au même travail.
6. Vérifier sur le passé
De 1977 à aujourd'hui, les métiers plus exposés aux robots de l'époque ont ensuite connu des baisses de salaires et d'emploi : un indice de confiance, pas une preuve.
Quels sont les quatre grands freins ?
Les capacités physiques, surtout la manipulation d'objets ; le coût ; la réglementation ; les préférences des personnes. Selon Anthropic, les limites de capacité bloquent environ 70 % des tâches physiques, et la moitié d'entre elles ne seraient pas automatisées à grande échelle sans des robots plus habiles pour saisir et manipuler.
Pourquoi ne pas afficher un risque de disparition en pourcentage ?
L'étude mesure ce que des robots savent faire sur des tâches américaines, pas la probabilité qu'un métier français disparaisse. Un emploi combine des tâches exposées et d'autres qui ne le sont pas, de la surveillance, des imprévus et des responsabilités.
Limites
Ce que la matrice ne prédit pas
- Elle ne mesure pas le nombre de robots réellement installés en France.
- Elle repose sur la base O*NET et sur des données d'emploi américaines.
- Une démonstration technique ne garantit ni la fiabilité, ni la rentabilité.
- Les coûts, les règles et les préférences varient selon les pays et les lieux.
- Les tâches qui restent peuvent ralentir tout le travail ou créer de nouvelles responsabilités.
- Les progrès à venir peuvent être plus rapides ou plus lents que par le passé.
Source principale
What work can robots do?
Russell Legate-Yang et Maxim Massenkoff, Anthropic, 30 septembre 2026 (en anglais). Cette page reformule l'étude pour un public français et distingue toujours capacité, coût, adoption et emploi. Pour l'IA qui écrit, cherche ou calcule, voir aussi IA et métiers : ce qui change vraiment.
Lire la publication d'Anthropic Traduire cette pageSources complémentaires
Emploi et description des tâches
Repères vérifiés le 11 octobre 2026. Aucune donnée saisie dans les filtres ne quitte cette page. Les marques et publications citées appartiennent à leurs titulaires.