{ "id": "IA-0073", "version": "0.3", "date": "2026-11-02", "moteur": "0.3.1", "designation": "Salarié de bureau, 1 an", "titre_court": "Salarié de bureau, 1 an", "description": "Une année de travail d'un employé ou d'un cadre de bureau qui se sert de l'IA, tâche par tâche : e-mails, questions, textes repris, comptes rendus, tableurs, présentations. Les fréquences viennent du contenu du métier, le recours à l'IA des enquêtes d'usage (OpenAI, Microsoft, Crédoc) ; ce sont des hypothèses, réglables.", "categorie": { "code": "activites", "nom": "Métiers et activités" }, "etage": { "code": "activites", "numero": "3", "nom": "Métiers et activités" }, "famille": { "code": "bureau", "nom": "Bureau et gestion" }, "unite": "1 poste · an", "grandeur": "electricite", "type": "recette", "statut": "estimé", "repose_sur": { "releves": 0, "conventions": 0, "hypotheses": 1 }, "valeur": { "electricite": { "valeur": 1286.03, "basse": 1225.1, "haute": 1463.59, "unite": "Wh", "fourchette": "propagee", "publie": false }, "co2e": { "valeur": 589.375, "basse": 561.452, "haute": 670.75, "unite": "gCO2e", "publie": false, "lieu": "monde", "gCO2e_par_kWh": 458.29 }, "facteur": null, "recomposition_Wh": 1286.03 }, "lieux": { "monde": { "libelle": "Dans le monde", "gCO2e_par_kWh": 458.29, "co2e_gCO2e": 589.375 }, "france": { "libelle": "En France", 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quotidienne pour les employés de bureau dans O*NET ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.", "panier": { "frequence": 15, "par": "jour", "part_avec_IA": 0.1, "periodes_par_an": 220 }, "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/ecrire-un-e-mail/" }, { "id": "IA-0042", "designation": "Poser une question rapide", "role": "entree", "quantite": 528, "unitaire_Wh": 0.3, "contribution_Wh": 158.4, "nature": "hypothese", "source": "credoc-2026", "note": "Environ 8 besoins d'information par jour ; part faite avec l'IA appuyée sur la part des utilisateurs qui passent d'abord par une IA pour chercher une information (Crédoc, 2026), ajustée au métier.", "panier": { "frequence": 8, "par": "jour", "part_avec_IA": 0.3, "periodes_par_an": 220 }, "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/poser-une-question-rapide/" }, { "id": "IA-0205", "designation": 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{ "frequence": 1, "par": "jour", "part_avec_IA": 0.2, "periodes_par_an": 220 }, "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/rediger-une-page/" }, { "id": "IA-0209", "designation": "Faire une recherche web assistée par une IA", "role": "entree", "quantite": 220, "unitaire_Wh": 2.74617, "contribution_Wh": 604.158, "nature": "hypothese", "source": "tomlinson-2025", "note": "Environ 5 recherches sur le web par jour, hypothèse ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.", "panier": { "frequence": 5, "par": "jour", "part_avec_IA": 0.2, "periodes_par_an": 220 }, "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/faire-une-recherche-web-assistee-par-une-ia/" }, { "id": "IA-0201", "designation": "Avoir une conversation de 10 échanges", "role": "entree", "quantite": 26.4, "unitaire_Wh": 3.51926, "contribution_Wh": 92.9085, "nature": "hypothese", "source": "tomlinson-2025", "note": "Environ 3 réflexions par semaine (préparer une décision, débloquer un dossier), hypothèse ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.", "panier": { "frequence": 3, "par": "semaine", "part_avec_IA": 0.2, "periodes_par_an": 44 }, "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/avoir-une-conversation-de-10-echanges/" }, { "id": "IA-0227", "designation": "Rédiger un compte rendu", "role": "entree", "quantite": 26.4, "unitaire_Wh": 1.43078, "contribution_Wh": 37.7726, "nature": "hypothese", "source": "tomlinson-2025", "note": "Environ 2 comptes rendus par semaine, hypothèse ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.", "panier": { "frequence": 2, "par": "semaine", "part_avec_IA": 0.3, "periodes_par_an": 44 }, "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/rediger-un-compte-rendu/" }, { "id": "IA-0208", "designation": "Analyser un tableur", "role": "entree", "quantite": 19.8, "unitaire_Wh": 2.77849, "contribution_Wh": 55.014, "nature": "hypothese", "source": "openai-usage-2025", "note": "Environ 3 tableurs à analyser par semaine, hypothèse ; part faite avec l'IA basse, l'analyse de données pesant peu dans les messages (OpenAI, 2025), ajustée au métier.", "panier": { "frequence": 3, "par": "semaine", "part_avec_IA": 0.15, "periodes_par_an": 44 }, "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/analyser-un-tableur/" }, { "id": "IA-0207", "designation": "Résumer un document de 30 pages", "role": "entree", "quantite": 13.2, "unitaire_Wh": 4.88312, "contribution_Wh": 64.4572, "nature": "hypothese", "source": "tomlinson-2025", "note": "Environ 1 long document à lire par semaine, hypothèse ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.", "panier": { "frequence": 1, "par": "semaine", "part_avec_IA": 0.3, "periodes_par_an": 44 }, "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/resumer-un-document-de-30-pages/" }, { "id": "IA-0206", "designation": "Traduire une page", "role": "entree", "quantite": 25.96, "unitaire_Wh": 0.600005, "contribution_Wh": 15.5761, "nature": "hypothese", "source": "tomlinson-2025", "note": "Environ 1 page à traduire par semaine, hypothèse ; part faite avec l'IA haute, la traduction étant parmi les tâches les plus confiées à l'IA (Microsoft, 2025).", "panier": { "frequence": 1, "par": "semaine", "part_avec_IA": 0.59, "periodes_par_an": 44 }, "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/traduire-une-page/" }, { "id": "IA-0223", "designation": "Préparer une présentation de 10 diapositives", "role": "entree", "quantite": 5.5, "unitaire_Wh": 11.3977, "contribution_Wh": 62.6875, "nature": "hypothese", "source": "tomlinson-2025", "note": "Environ 2 présentations par mois, hypothèse ; part faite avec l'IA tirée de la valeur commune à tous les métiers pour cette tâche, puis ajustée au métier d'après l'étude de Microsoft sur 200 000 conversations.", "panier": { "frequence": 22, "par": "an", "part_avec_IA": 0.25, "periodes_par_an": 1 }, "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/taches/preparer-une-presentation-de-10-diapositives/" } ], "lignage": [ { "id": "IA-0209", "designation": "Faire une recherche web assistée par une IA", "etage": "taches", "quantite": 220, "contribution_Wh": 604.158, "nature": "hypothese", "fait_de": [ { "id": "IA-0010", "designation": "Lire 1 000 tokens", "etage": "machine", "quantite": 1285.11, "contribution_Wh": 411.234, "nature": "hypothese" }, { "id": "IA-0049", "designation": "Faire une recherche web classique (référence)", "etage": "taches", "quantite": 440, "contribution_Wh": 132, "nature": "hypothese" }, { "id": "IA-0021", "designation": "Écrire 1 000 tokens, avec l'effort de 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"contribution_Wh": 1.70586, "nature": "hypothese" } ] } ] }, { "id": "IA-0203", "designation": "Rédiger une page", "etage": "taches", "quantite": 44, "contribution_Wh": 19.9017, "nature": "hypothese", "fait_de": [ { "id": "IA-0021", "designation": "Écrire 1 000 tokens, avec l'effort de raisonnement", "etage": "machine", "quantite": 20.3079, "contribution_Wh": 19.4956, "nature": "convention", "fait_de": [ { "id": "IA-0011", "designation": "Écrire 1 000 tokens", "etage": "machine", "quantite": 20.3079, "contribution_Wh": 19.4956, "nature": "convention" } ] }, { "id": "IA-0010", "designation": "Lire 1 000 tokens", "etage": "machine", "quantite": 1.26924, "contribution_Wh": 0.406157, "nature": "convention" } ] }, { "id": "IA-0206", "designation": "Traduire une page", "etage": "taches", "quantite": 25.96, "contribution_Wh": 15.5761, "nature": "hypothese", "fait_de": [ { "id": "IA-0021", "designation": "Écrire 1 000 tokens, avec l'effort de raisonnement", "etage": "machine", "quantite": 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de 5 000 personnes, 1 an", "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/organisations/grande-entreprise-de-5000-personnes/" }, { "id": "IA-0090", "designation": "Équipe de 12 personnes avec un assistant, 1 an", "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/organisations/equipe-de-12-utilisateurs-1-an/" }, { "id": "IA-0507", "designation": "France, 1 an", "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/monde/france/" }, { "id": "IA-0514", "designation": "Salariés de bureau en France, travail, 1 an", "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/monde/salaries-de-bureau-en-france-travail/" }, { "id": "IA-0515", "designation": "Agents publics en France, travail, 1 an", "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/monde/agents-publics-en-france-travail/" }, { "id": "IA-0506", "designation": "Île-de-France, 1 an", "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/monde/ile-de-france/" }, { "id": "IA-0508", "designation": "Union européenne, 1 an", "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/monde/union-europeenne/" }, { "id": "IA-0509", "designation": "Monde, 1 an", "adresse": "https://projetcelsius.com/ia/base/monde/monde/" } ], "conventions": [ { "code": "C2", "nom": "La journée et l'année de travail", "regle": "Une année de travail compte 220 jours et 44 semaines, une année personnelle 365 jours ; les listes de tâches des métiers donnent, en médiane, environ 2 demandes à l'IA par jour travaillé à l'adoption sobre, 6 à l'adoption courante, 21 à l'adoption intensive, hors suggestions de code", "valeur": "220 jours ; environ 2, 6 et 21 demandes par jour", "alternatives": "365 jours pour un usage personnel ; les profils de la version précédente (5, 20 et 80 requêtes par jour), remplacés par les listes de tâches" }, { "code": "C5", "nom": "Le lieu par défaut", "regle": "Sans autre information, les serveurs sont dans le monde, à l'électricité moyenne mondiale", "valeur": "monde", "alternatives": "les États-Unis, où tournent la plupart des grands assistants" }, { "code": "C7", "nom": "L'électricité, location-based, en cycle de vie", "regle": "Le kilowattheure est celui du pays des serveurs, en cycle de vie, d'une seule source pour tous les pays", "valeur": "Ember et Our World in Data, 2025", "alternatives": "market-based, avec les contrats d'achat, affiché à côté quand il est publié" }, { "code": "C8", "nom": "Deux chiffres significatifs", "regle": "Une valeur calculée s'arrondit à deux chiffres significatifs, une valeur publiée est reprise avec la précision de sa source ; le calcul garde toute la précision", "valeur": "2 chiffres", "alternatives": "" } ], "releves": [ { "id": "R-1201", "qui": "OpenAI, Chatterji et al.", "date": "2025-06", "grandeur": "usage", "valeur": 27, "basse": null, "haute": null, "unite": "% des messages", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "contrôle", "perimetre": "Part des messages liés au travail, offres grand public, juin 2025 (47 % un an plus tôt)", "ecart": "Sert au contrôle de la moyenne des métiers", "source": { "cle": "openai-usage-2025", "nom": "OpenAI", "titre": "How People Use ChatGPT (NBER Working Paper 34255)", "auteur": "Aaron Chatterji, Tom Cunningham, David Deming, Zoë Hitzig, Christopher Ong, Carl Shan, Kevin Wadman (OpenAI, Duke, Harvard)", "date": "2025-09", "url": "https://www.nber.org/papers/w34255" } }, { "id": "R-1203", "qui": "OpenAI, Chatterji et al.", "date": "2025-07", "grandeur": "usage", "valeur": 40, "basse": null, "haute": null, "unite": "% des messages de travail", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "Part de l'écrit dans les messages liés au travail, juillet 2025", "ecart": "Appui de la grille commune : l'écrit est le premier usage au travail", "source": { "cle": "openai-usage-2025", "nom": "OpenAI", "titre": "How People Use ChatGPT (NBER Working Paper 34255)", "auteur": "Aaron Chatterji, Tom Cunningham, David Deming, Zoë Hitzig, Christopher Ong, Carl Shan, Kevin Wadman (OpenAI, Duke, Harvard)", "date": "2025-09", "url": "https://www.nber.org/papers/w34255" } }, { "id": "R-1204", "qui": "OpenAI, Chatterji et al.", "date": "2025-07", "grandeur": "usage", "valeur": 67, "basse": null, "haute": null, "unite": "% des messages d'écrit", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "Environ deux tiers des demandes d'écrit modifient un texte fourni (reprise, critique, traduction, résumé)", "ecart": "Appui du recours haut pour reprendre, traduire et résumer, plus bas pour écrire de zéro", "source": { "cle": "openai-usage-2025", "nom": "OpenAI", "titre": "How People Use ChatGPT (NBER Working Paper 34255)", "auteur": "Aaron Chatterji, Tom Cunningham, David Deming, Zoë Hitzig, Christopher Ong, Carl Shan, Kevin Wadman (OpenAI, Duke, Harvard)", "date": "2025-09", "url": "https://www.nber.org/papers/w34255" } }, { "id": "R-1210", "qui": "OpenAI", "date": "2025-12", "grandeur": "usage", "valeur": 6, "basse": null, "haute": null, "unite": "fois le médian", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "Messages des salariés les plus actifs (95e centile) rapportés au salarié médian, clients d'entreprise", "ecart": "Appui des écarts entre les niveaux sobre, courant et intensif", "source": { "cle": "openai-entreprise-2025", "nom": "OpenAI", "titre": "The state of enterprise AI, 2025 report", "auteur": "OpenAI", "date": "2025-12", "url": "https://cdn.openai.com/pdf/7ef17d82-96bf-4dd1-9df2-228f7f377a29/the-state-of-enterprise-ai_2025-report.pdf" } }, { "id": "R-1220", "qui": "Microsoft Research, Tomlinson et al.", "date": "2026-10", "grandeur": "usage", "valeur": 0.242, "basse": null, "haute": null, "unite": "score d'applicabilité", "statut": "calcul", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "Score d'applicabilité de l'IA générative des employés de bureau (code 43-9061), 200 000 conversations avec Bing Copilot, de 0 à 1", "ecart": "Sert au coefficient du métier : racine du score rapporté à 0,25, le score des employés de bureau", "source": { "cle": "tomlinson-2025", "nom": "Microsoft Research", "titre": "Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations", "auteur": "Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri (Microsoft)", "date": "2025-07", "url": "https://arxiv.org/abs/2507.07935" } }, { "id": "R-1241", "qui": "Microsoft Research, Tomlinson et al.", "date": "2026-10", "grandeur": "usage", "valeur": 0.492, "basse": null, "haute": null, "unite": "score d'applicabilité", "statut": "calcul", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "Score d'applicabilité de l'IA générative des interprètes et traducteurs (code 27-3091), 200 000 conversations avec Bing Copilot, de 0 à 1", "ecart": "Sert au coefficient du métier : racine du score rapporté à 0,25, le score des employés de bureau", "source": { "cle": "tomlinson-2025", "nom": "Microsoft Research", "titre": "Working with AI: Measuring the Applicability of Generative AI to Occupations", "auteur": "Kiran Tomlinson, Sonia Jaffe, Will Wang, Scott Counts, Siddharth Suri (Microsoft)", "date": "2025-07", "url": "https://arxiv.org/abs/2507.07935" } }, { "id": "R-1250", "qui": "O*NET", "date": "2025", "grandeur": "usage", "valeur": 72, "basse": null, "haute": null, "unite": "% des titulaires", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "employés de bureau : ouvrir, trier le courrier et répondre à la correspondance, part qui le fait chaque jour ou plus", "ecart": "Appui de la fréquence de la tâche dans le panier ; titulaires américains", "source": { "cle": "onet-2025", "nom": "O*NET", "titre": "O*NET 30.1 Database, Task Statements et Task Ratings", "auteur": "National Center for O*NET Development, ministère du Travail des États-Unis", "date": "2025", "url": "https://www.onetcenter.org/database.html" } }, { "id": "R-1255", "qui": "Eurostat", "date": "2025", "grandeur": "usage", "valeur": 18.44, "basse": null, "haute": null, "unite": "% des personnes", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "France, 16 à 74 ans, a utilisé une IA générative au travail dans les 3 derniers mois, 2025 (Union européenne : 15,4 %)", "ecart": "Part d'utilisateurs, qui relève de l'organisation et de la population ; ici, appui de l'écart entre métiers", "source": { "cle": "eurostat-ia-2025", "nom": "Eurostat", "titre": "Individuals - use of generative AI tools (isoc_ai_iaiu)", "auteur": "Eurostat, enquête sur les usages des TIC dans les ménages", "date": "2026-06", "url": "https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/isoc_ai_iaiu/default/table" } }, { "id": "R-1256", "qui": "Eurostat", "date": "2025", "grandeur": "usage", "valeur": 24.11, "basse": null, "haute": null, "unite": "% des personnes", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "France, actifs occupés et chômeurs, a utilisé une IA générative au travail dans les 3 derniers mois, 2025", "ecart": "Part d'utilisateurs, qui relève de l'organisation et de la population ; ici, appui de l'écart entre métiers", "source": { "cle": "eurostat-ia-2025", "nom": "Eurostat", "titre": "Individuals - use of generative AI tools (isoc_ai_iaiu)", "auteur": "Eurostat, enquête sur les usages des TIC dans les ménages", "date": "2026-06", "url": "https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/isoc_ai_iaiu/default/table" } }, { "id": "R-1267", "qui": "Crédoc", "date": "2025", "grandeur": "usage", "valeur": 26, "basse": null, "haute": null, "unite": "%", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "Utilisateurs qui passent d'abord par une IA générative pour chercher une information (55 % par un moteur de recherche)", "ecart": "Enquête de 2025 publiée en 2026, 4 145 personnes ; appui des fréquences et du recours", "source": { "cle": "credoc-2026", "nom": "Crédoc", "titre": "Baromètre du numérique, édition 2026", "auteur": "Crédoc pour l'Arcep, l'Arcom, le CGE et l'ANCT", "date": "2026", "url": "https://www.arcep.fr/uploads/tx_gspublication/barometre-du-numerique-edition-2026_RAPPORT.pdf" } }, { "id": "R-1269", "qui": "Crédoc", "date": "2025", "grandeur": "usage", "valeur": 30, "basse": null, "haute": null, "unite": "%", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "Actifs qui utilisent l'IA générative dans un cadre professionnel (42 % des Français à titre personnel)", "ecart": "Enquête de 2025 publiée en 2026, 4 145 personnes ; appui des fréquences et du recours", "source": { "cle": "credoc-2026", "nom": "Crédoc", "titre": "Baromètre du numérique, édition 2026", "auteur": "Crédoc pour l'Arcep, l'Arcom, le CGE et l'ANCT", "date": "2026", "url": "https://www.arcep.fr/uploads/tx_gspublication/barometre-du-numerique-edition-2026_RAPPORT.pdf" } }, { "id": "R-1270", "qui": "Apec", "date": "2025-03", "grandeur": "usage", "valeur": 12, "basse": null, "haute": null, "unite": "% des cadres", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "Cadres du privé qui utilisent l'IA générative au travail tous les jours ou presque, mars 2025", "ecart": "Appui du niveau courant : l'utilisateur médian des cadres était hebdomadaire début 2025", "source": { "cle": "apec-2025", "nom": "Apec", "titre": "Les cadres et l'IA", "auteur": "Apec", "date": "2025-06", "url": "https://rh.newstank.fr/file/public/2e0624e8bb3d5927731f486b5056bb6f/cadres-ia-apec.pdf" } }, { "id": "R-1271", "qui": "Apec", "date": "2025-03", "grandeur": "usage", "valeur": 23, "basse": null, "haute": null, "unite": "% des cadres", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "Cadres qui l'utilisent au moins une fois par semaine sans être quotidiens, mars 2025", "ecart": "Appui du niveau courant : l'utilisateur médian des cadres était hebdomadaire début 2025", "source": { "cle": "apec-2025", "nom": "Apec", "titre": "Les cadres et l'IA", "auteur": "Apec", "date": "2025-06", "url": "https://rh.newstank.fr/file/public/2e0624e8bb3d5927731f486b5056bb6f/cadres-ia-apec.pdf" } }, { "id": "R-1272", "qui": "Apec", "date": "2025-03", "grandeur": "usage", "valeur": 14, "basse": null, "haute": null, "unite": "% des cadres", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "Cadres qui l'utilisent au moins une fois par mois sans être hebdomadaires, mars 2025", "ecart": "Appui du niveau courant : l'utilisateur médian des cadres était hebdomadaire début 2025", "source": { "cle": "apec-2025", "nom": "Apec", "titre": "Les cadres et l'IA", "auteur": "Apec", "date": "2025-06", "url": "https://rh.newstank.fr/file/public/2e0624e8bb3d5927731f486b5056bb6f/cadres-ia-apec.pdf" } }, { "id": "R-1273", "qui": "Apec", "date": "2025-03", "grandeur": "usage", "valeur": 38, "basse": null, "haute": null, "unite": "% des cadres", "statut": "mesuré", "perimetre_rel": "autre périmètre", "perimetre": "Cadres qui ne l'utilisent jamais, mars 2025 (13 % moins d'une fois par mois)", "ecart": "Appui du niveau courant : l'utilisateur médian des cadres était hebdomadaire début 2025", "source": { "cle": "apec-2025", "nom": "Apec", "titre": "Les cadres et l'IA", "auteur": "Apec", "date": "2025-06", "url": "https://rh.newstank.fr/file/public/2e0624e8bb3d5927731f486b5056bb6f/cadres-ia-apec.pdf" } } ], "adresses": { "page": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/salarie-de-bureau-1-an/", "lien_court": "https://projetcelsius.com/ia/base/IA-0073/", "json": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/salarie-de-bureau-1-an.json", "markdown": "https://projetcelsius.com/ia/base/activites/salarie-de-bureau-1-an.md" }, "licence": "CC BY 4.0", "citation": "Projet Celsius, Base Impact de l'IA, « Salarié de bureau, 1 an », IA-0073, version 0.3, 2 novembre 2026, projetcelsius.com/ia/base/IA-0073/ · CC BY 4.0." }