Repères
Le mot « biologie » lui-même n'a guère plus de deux siècles : il fut inventé indépendamment par le naturaliste allemand Gottfried Reinhold Treviranus et le naturaliste français Jean-Baptiste Lamarck vers 1802 pour désigner une science alors dispersée entre histoire naturelle, médecine, botanique et philosophie naturelle. Ce que le mot désignait n'était pas nouveau : Aristote avait déjà passé des décennies au IVe siècle av. J.-C. à disséquer et classer des centaines d'espèces animales, et guérisseurs, herboristes et naturalistes sur tous les continents avaient accumulé une connaissance détaillée du vivant depuis des millénaires avant qu'un mot unique ne soit nécessaire.
Ce qui unit tous ceux que cette page appelle biologistes, c'est une méthode, non un sujet : tester une idée sur un système vivant à l'aide de preuves réelles, qu'elles viennent d'une boîte de Pétri, d'un séquenceur de génome ou de six mois de suivi de loups dans la neige. Un biologiste moléculaire éditant un seul gène et un écologue de terrain comptant des troupeaux d'éléphants n'ont presque rien en commun au quotidien, mais tous répondent à la même discipline qu'exerçaient Charles Darwin et Gregor Mendel sans se connaître.
Cette page suit la profession des catalogues d'animaux d'Aristote et du système de nomenclature de Linnaeus jusqu'à Darwin, Wallace et Mendel, leurs routes séparées vers la même intuition, la théorie des germes de Pasteur, les radiographies X oubliées de Rosalind Franklin et les décennies ignorées de Barbara McClintock, puis la PCR, le Projet Génome humain et CRISPR. Elle couvre la formation actuelle, une journée de travail au banc ou sur le terrain, ceux qui ont atteint le sommet du domaine, et la part du travail que l'IA et l'automatisation peuvent raisonnablement reprendre.
The profile
- Resists AI64
- Pay46
- Barrier to entry76
- Autonomy66
- Demand60
- Impact82
How exposed is it to AI?
Modéré
Une part substantielle de l'exécution routinière en biologie — traitement d'échantillons, séquençage, recherche bibliographique, analyse d'images et de données de base — est déjà partiellement automatisée ou y va. Le cœur du métier qui subsiste, c'est choisir quelle question vaut la peine d'être posée, concevoir une expérience capable de réellement y répondre, et interpréter des résultats qu'une machine ne distingue pas encore de façon fiable du bruit.
AI & The Future →Seven ways into this profession
Questions fréquentes
Faut-il un doctorat pour être biologiste ?
Combien de temps faut-il pour devenir biologiste professionnel ?
Quelle est la différence entre un biologiste et un médecin ?
Combien gagnent les biologistes ?
Qu'est-ce que CRISPR et pourquoi compte-t-il autant ?
L'IA va-t-elle remplacer les biologistes ?
Tous les biologistes travaillent-ils en laboratoire ?
Quelle est la partie la plus difficile pour devenir biologiste ?
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Établit et teste les lois mathématiques qui régissent la matière, l'énergie, l'espace et le temps, d'un tableau noir solitaire à un article de collisionneur signé par 3 000 auteurs.
AI-resistant 65 🏗️Architecte
Conçoit des bâtiments qui doivent tenir debout, respecter la norme, satisfaire le client et coûter le juste prix — puis assume la responsabilité juridique s'ils ne le font pas.
AI-resistant 78 🧪Chimiste
Le scientifique qui fabrique et mesure la matière — de l'alambic babylonien de Tapputi aux laboratoires robotisés d'aujourd'hui, celui qui décide encore ce que signifie le spectre.
AI-resistant 70 🎬Réalisateur
Transforme un scénario en film achevé en décidant de chaque plan, de chaque jeu d'acteur et de chaque coupe, puis convainc producteur, studio et public que la vision valait le budget.
AI-resistant 73 🐾Vétérinaire
Soigne des patients du poisson rouge au cheval qui ne peuvent décrire un symptôme, et détient le pouvoir légal de mettre fin à leur souffrance par l'euthanasie.
AI-resistant 78 💱Économiste
Le spécialiste de la rareté — de l'usine d'épingles d'Adam Smith à la salle de décision de la banque centrale, toujours invité à prédire ce qu'aucun modèle ne saisit entièrement.
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Détecte des régularités et construit des modèles prédictifs à partir de données — un intitulé de poste né en 2008, fondé sur trois siècles de comptage, de tests et de visualisation des preuves.
AI-resistant 38 🔭Astronome
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AI-resistant 70