Note de l’éditeur : cette histoire a été initialement publiée sur Commodity.com.
Au cours des dernières années, il est devenu plus courant de commander de la nourriture dans un kiosque, de voir des machines nettoyer les sols des aéroports et de parler à un chatbot au lieu d’un agent du service client.
La pandémie de COVID-19 a accéléré l’adoption de ces technologies ainsi que d’autres, dont beaucoup peuvent être utilisées pour effectuer des tâches que les humains faisaient auparavant. Les machines n’appellent pas les malades ou ne propagent pas de maladies et peuvent remplacer les travailleurs pour aider à la distanciation sociale.
Alors que certains emplois et tâches, notamment ceux qui nécessitent de la créativité et des compétences interpersonnelles, ne sont pas propices à l’automatisation, beaucoup d’autres le sont. Selon les données du Bureau of Labor Statistics et de l’Université d’Oxford, 42 % des travailleurs américains courent un risque élevé d’automatisation.
Les emplois moins qualifiés, en particulier ceux qui impliquent des répétitions, sont plus susceptibles d’être automatisés. UNE Étude Brookings sur l’impact de l’automatisation sur les personnes constate que les emplois dans l’administration de bureau, la production, le transport et la préparation des aliments sont les plus menacés par l’automatisation.
Pour déterminer les zones métropolitaines américaines avec le plus de travailleurs à risque d’automatisation, les chercheurs de Commodity.com ont analysé les dernières données du Bureau américain des statistiques du travail et de l’Université d’Oxford.
Les chercheurs ont classé les métros en fonction de la part de travailleurs à haut risque d’automatisation, du nombre total de travailleurs à haut risque d’automatisation, de la part de travailleurs à risque moyen d’automatisation et de la part de travailleurs à faible risque d’automatisation. Pour améliorer la pertinence, seules les régions métropolitaines d’au moins 100 000 habitants ont été incluses dans l’analyse.
Voici les métros avec le plus de travailleurs à risque d’automatisation.
15. Los Angeles-Long Beach-Anaheim, Californie
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 42,6 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 1 644 440
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 19,4 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 38,0 %
14. Miami-Fort Lauderdale-West Palm Beach, Floride
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 42,7 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 769 020
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 22,9 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 34,4 %
13. Dallas-Fort Worth-Arlington, TX
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 42,8 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 1 046 720
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 21,5 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 35,6 %
12. Saint-Louis, MO-IL
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 43,1 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 383 540
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 19,4 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 37,5 %
11. Jacksonville, Floride
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 43,2 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 205 280
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 22,3 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 34,5 %
10. Birmingham-Hoover, AL
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 43,4 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 155 150
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 20,8 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 35,9 %
9. Nashville-Davidson–Murfreesboro–Franklin, TN
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 43,4 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 289 600
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 19,6 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 37,0 %
8. Orlando-Kissimmee-Sanford, Floride
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 44,0 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 361 400
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 23,3 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 32,6 %
7. La Nouvelle-Orléans-Metairie, LA
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 44,3 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 158 550
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 19,5 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 36,2 %
6. Indianapolis-Carmel-Anderson, IN
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 44,6 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 309 530
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 20,4 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 35,0 %
5. Grand Rapids-Wyoming, MI
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 44,9 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 158 220
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 21,6 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 33,5 %
4. Comté de Louisville/Jefferson, KY-IN
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 45,1 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 185 580
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 21,6 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 33,3 %
3. Memphis, TN-MS-AR
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 47,4 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 202 640
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 20,4 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 32,2 %
2. Riverside-San Bernardino-Ontario, Californie
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 48,8 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 476 660
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 20,1 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 31,1 %
1. Las Vegas-Henderson-Paradise, NV
- Part des travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 49,3 %
- Nombre total de travailleurs exposés à un risque élevé d’automatisation : 307 650
- Proportion de travailleurs exposés à un risque moyen d’automatisation : 22,7 %
- Part des travailleurs à faible risque d’automatisation : 28,0 %
Méthodologie
Pour déterminer les zones métropolitaines américaines avec le plus de travailleurs à risque d’automatisation, les chercheurs de Commodity.com ont analysé les dernières données du Bureau of Labor Statistics des États-Unis. Enquête sur l’emploi professionnel et une étude de l’Université d’Oxford “L’avenir de l’emploi : dans quelle mesure les emplois sont-ils sensibles à l’informatisation ? »
Les chercheurs ont classé les métros en fonction de la proportion de travailleurs à haut risque d’automatisation. En cas d’égalité, le métro avec le pourcentage le plus élevé de travailleurs à haut risque d’automatisation était mieux classé. Les chercheurs ont également calculé les parts de travailleurs à risque moyen et à faible risque d’automatisation.
Les professions à haut risque d’automatisation sont définies comme les emplois présentant des risques d’automatisation de 0,7 et plus. Les professions à risque moyen d’automatisation sont définies comme des emplois avec des risques d’automatisation entre 0,3 et 0,7, tandis que les professions à faible risque d’automatisation sont définies comme des emplois avec des risques d’automatisation inférieurs à 0,3.
Pour améliorer la pertinence, seules les régions métropolitaines d’au moins 100 000 habitants ont été incluses dans l’analyse.
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