ChatGPT, Gemini et Claude ont fait des prévisions différentes sur les professions qui disparaîtront

Trois des plus grands modèles de langage — ChatGPT-5, Gemini 2.5 et Claude 4.5 — ont donné des évaluations drastiquement contradictoires sur les professions et industries qui souffriront le plus de l'automatisation par l'IA.

Les modèles n'ont pas convenu

Les chercheurs ont demandé à chaque modèle d'évaluer le degré de vulnérabilité de différentes professions à l'intelligence artificielle. Les résultats ont divergé si drastiquement qu'ils remettent en question l'idée même d'un indice universel de vulnérabilité. ChatGPT a mis en évidence certaines professions comme à haut risque, Gemini a sélectionné un ensemble complètement différent, et Claude a proposé une troisième variante.

Les divergences sont particulièrement notables dans l'évaluation des spécialités créatives, des postes techniques et des rôles managériaux. Si pour un modèle un programmeur était dans la zone à haut risque, pour un autre sa profession semblait relativement protégée. Il en va de même pour les designers, analystes et consultants — les trois modèles voient leur avenir de façons complètement différentes.

Pourquoi c'est dangereux pour la politique et l'économie

Ces indices sont utilisés par les ministères, les gouvernements et les grandes entreprises pour planifier la reconversion de la main-d'œuvre, le développement de l'éducation et la politique sociale. Si trois modèles faisant autorité donnent des signaux contradictoires, il existe un vrai risque de répartition incorrecte des ressources de l'État. Imaginez : le gouvernement investit des milliards dans la reconversion de milliers de travailleurs dans certains domaines en fonction de la prévision de ChatGPT, mais le remplacement réel se produit dans des secteurs complètement différents, comme l'a prédit Claude. Les travailleurs seront reconvertis vers un domaine inutile, et simultanément une crise sociale se produira dans les industries non protégées.

• Les politiques ne savent pas sur quel indice s'appuyer pour choisir les professions prioritaires à soutenir
• Les entreprises peuvent planifier incorrectement les investissements en automatisation sur la base de prévisions contradictoires
• Les établissements d'enseignement ne savent pas quelles compétences prioriser dans l'enseignement

Comment c'est arrivé

L'une des principales raisons est les architectures différentes et les données d'entraînement de ces modèles. ChatGPT, Gemini et Claude ont été entraînés sur des ensembles de textes différents et ont des tailles différentes, donc les évaluations s'avèrent être subjectivement colorées. Chaque modèle interprète à sa manière ce que signifie « vulnérabilité à l'IA ». De plus, les indices de vulnérabilité sont en principe des outils grossiers. Ils tentent de réduire la réalité complexe de l'économie et du développement technologique à un seul chiffre pour chaque profession. En pratique, l'impact de l'IA dépend de nombreux facteurs : la région, le niveau de salaire, les spécificités de l'entreprise, la vitesse de mise en œuvre technologique et la volonté politique des gouvernements.

Ce que cela signifie

Pendant que l'IA apprend à évaluer son propre impact sur l'économie, les résultats continueront de diverger. Cela ne veut pas dire que les indices sont inutiles — c'est juste qu'il est temps de les considérer comme l'un des nombreux signaux, et non comme la vérité ultime. Les politiques et employeurs doivent combiner les données de différents modèles, analyser les facteurs locaux et ne pas se précipiter dans des décisions radicales basées sur un seul indice.