La genèse

Les grands modèles de langage sont confrontés à une limitation architecturale critique : leurs fenêtres contextuelles sont trop petites pour traiter des sites web entiers. Convertir des sites web complexes contenant de la navigation, des publicités, du JavaScript et du CSS en un texte propre adapté au LLM est à la fois difficile et imprécis.

Jeremy Howard, cofondateur Fast.ai et conférencier aux universités du Queensland et de Stanford, a observé qu'une grande partie du code HTML des sites consistait en des menus, des scripts de suivi, des sections répétitives et des publicités - des éléments qui consomment de précieux jetons dans la fenêtre contextuelle du LLM sans apporter de valeur substantielle. Inspiré par la simplicité de robots.txt, Howard a créé une norme qui permet aux propriétaires de sites de fournir au LLM des connaissances structurées et spécialisées dans un emplacement unique et accessible.

Spécifications techniques

La norme llms.txt définit une structure précise basée sur le langage Markdown, combinant la lisibilité humaine et les capacités d'analyse programmatique. Le fichier doit se trouver dans le chemin principal  /llms.txt  et inclure les sections suivantes dans un ordre spécifique :

Éléments requis :

• Titre H1 - nom du projet ou du site (seule section obligatoire)

Éléments facultatifs mais recommandés :

• Citation en bloc - un résumé concis du projet contenant les informations clés nécessaires à la compréhension du reste du dossier
• Sections descriptives - zéro ou plusieurs sections markdown (paragraphes, listes) sans en-tête, contenant des informations détaillées sur le projet et sur la manière d'interpréter les fichiers fournis
• Sections H2 avec listes de fichiers - zéro ou plusieurs sections séparées par des titres H2, contenant des listes d'URL avec des détails supplémentaires
• Section "Facultatif - section d'intérêt particulier. Les URL qui y figurent peuvent être omis lorsqu'un contexte plus court est nécessaire

Spécification du lien :

Chaque liste de fichiers doit contenir le nom de l'hyperlien markdown requis(url) suivi éventuellement de  :  et des notes de dossier.

L'extension .md


La proposition implique également que les pages contenant des informations utiles au mécanisme d'apprentissage tout au long de la vie doivent fournir une version propre de markdown sous la même URL avec l'ajout de la mention  .md  (ou  index.html.md  pour les URL sans nom de fichier).

Exemple de mise en œuvre

Vous trouverez ci-dessous un modèle professionnel llms.txt prêt à être personnalisé et mis en œuvre :

Informations contextuelles clés :
- Première remarque importante sur la nature de l'activité ou de la technologie
- Deuxième remarque précisant la portée ou les limitations
- Troisième remarque expliquant le public cible

## Ressources principales

- [Page d'accueil](https://example.com) : Introduction et dernières annonces
- [Documentation API](https://example.com/api) : Documentation technique complète avec exemples
- [Guide de démarrage rapide](https://example.com/quickstart) : Introduction étape par étape pour les nouveaux utilisateurs
- [Bonnes pratiques](https://example.com/best-practices) : Modèles éprouvés et recommandations

## FAQ et support

- [Foire aux questions](https://example.com/faq) : Réponses aux questions les plus fréquentes des utilisateurs
- [Dépannage](https://example.com/troubleshooting) : Guide de diagnostic des problèmes courants
- [Contact](https://example.com/contact) : Formulaire de contact et coordonnées de l'entreprise

## Ressources pour les développeurs

- [Référence API](https://example.com/api-reference) : Documentation complète des endpoints
- [Exemples de code](https://example.com/code-examples) : Implémentations pratiques et études de cas
- [Journal des modifications](https://example.com/changelog) : Historique des changements et des mises à jour

## Optionnel

- [Histoire de l'entreprise](https://example.com/history) : Évolution du projet et étapes clés
- [Archives du blog](https://example.com/blog-archive) : Anciens articles de blog
- [Politique de confidentialité](https://example.com/privacy) : Informations détaillées sur la protection des données

Des lignes directrices détaillées sont disponibles sur le site web : https://llmstxt.org

Lignes directrices importantes :

• La taille du fichier doit être limitée à ~100 KB pour une performance optimale
• Encodage : UTF-8
• Format : Markdown pur sans HTML
• Tous les URL doivent être absolus (par exemple https://example.com/url) et non relatifs
• Les liens doivent mener à des ressources actives (éviter les erreurs 404)

Optionnel llms-full.txt

La norme prévoit également un fichier optionnel  llms-full.txt qui contient la documentation complète et développée dans un seul fichier. Alors que le  llms.txt  fait office de table des matières,  llms-full.txt  fournit le contenu complet de tous les documents liés, ce qui permet aux systèmes d'intelligence artificielle d'accéder à l'ensemble de la base de connaissances en une seule demande.

Pour une liste des inspirations et des cartes de llms.txt et llms-full.txt, voir : https://llmstxt.site

Validation et essais

Vérifier :

• Localisation et accessibilité (HTTP 200, pas de boucles de transfert)
• En-têtes HTTP (Content-Type : text/plain ou text/markdown ; charset UTF-8)
• Longueur du contenu et compression GZIP/Brotli
• Fraîcheur du contenu et URL canoniques
• Licences et attributs des relations avec l'IA - comment les modèles d'IA peuvent utiliser votre contenu
• Correction de la syntaxe Markdown, de la structure (H1, H2, correction des liens), par exemple sur la page : https://markdownlivepreview.com

Tests manuels d'accessibilité :

# Content-Type: text/plain; charset=utf-8
# Content-Length: [taille]
curl https://votresite.com/llms.txt
# Vérifiez le contenu et le formatage

Tests avec le LLM

• Transmettre l'URL de llms.txt à ChatGPT, Claude, modèles Gemini
• Poser des questions sur les informations clés de votre site
• Vérifier que l'IA utilise correctement les ressources et les liens indiqués

Surveillance des journaux et analyse du trafic dans GA4 :

Surveillez le trafic provenant des agents utilisateurs :

• GPTBot (OpenAI)
• Claude-Web (Anthropique)
• GoogleOther (Google AI)
• PerplexityBot (Perplexité)
• Autres robots d'IA

L'augmentation du nombre de visites de ces bots après la mise en œuvre de llms.txt est un indicateur d'efficacité. La recherche Insightland démontrée augmentation de 600 % des visites de GPTBot suite à la mise en œuvre de llms.txt.

les 10 erreurs les plus courantes

Erreur 1 : Emplacement incorrect du fichier

Enjeu : Fichier placé dans un sous-répertoire au lieu du répertoire racine
Solutionle fichier doit toujours être placé exactement sous le nom de  https://twojastrona.pl/llms.txt et non en  /seo/llms.txt  ni l'un ni l'autre  /ai/llms.txt .

Erreur 2 : L'en-tête H1 requis est manquant

Enjeu : Démarrage d'un fichier sans en-tête de niveau 1

Solution : La première ligne doit comprendre  # Nom du projet.

Erreur 3 : Encodage incorrect

Enjeu : Fichier enregistré dans un encodage autre que UTF-8.

solution : Enregistrer le fichier avec un encodage UTF-8 explicite Dans la plupart des éditeurs : Fichier → Enregistrer avec encodage → UTF-8.

Erreur 4 : La limite de taille est dépassée

Enjeu : Fichier supérieur à 100 KB

Solution : Limiter le contenu aux ressources les plus importantes. Utiliser llms-full.txt pour une documentation complète.

Erreur 5 : Syntaxe incorrecte des liens Markdown

Enjeu :  Titre (https://url)  au lieu de Titre(https://url)  (espace avant les crochets)

Solution : Veillez à ce qu'il n'y ait pas d'espace entre  ]  a  ( .

Erreur 6 : Pas de guillemet avec la description

Enjeu : Omission d'une description contextuelle du projet.

solution : Ajouter  > Brève description  après la rubrique H1 pour une meilleure compréhension par le LLM.

Erreur 7 : Liens morts et erreurs 404

Enjeu : Liens menant à des ressources inexistantes.

Solution : Testez régulièrement toutes les URL à l'aide d'outils tels que le vérificateur de liens brisés.

Erreur 8 : Excès de contenu non pertinent

Enjeu : Liste de toutes les sous-pages sans ordre de priorité.

solution : Sélectionnez les 5 à 15 ressources les plus importantes. Qualité > quantité.

Erreur 9 : Défaut d'utilisation de la section "Facultatif"

Enjeu : Toutes les ressources ont le même niveau d'importance

Solution : Placer les ressources secondaires dans le  ## Facultatif de sorte qu'ils peuvent être ignorés dans un contexte limité.

Erreur 10 : Absence de vérification après la mise en œuvre et absence de mise à jour

Enjeu : Supposition que le fichier fonctionne sans test, pas de mise à jour du contenu.
Solution : Effectuer des tests de validation et d'accessibilité après chaque modification. Ajouter à la carte des informations sur la mise à jour -> Dernière mise à jour

Cela fonctionne-t-il ?

Selon les données Construit avec octobre 2025, 844 473 sites a mis en œuvre la norme llms.txt. Une analyse de 300 000 domaines par SE Ranking a montré un taux d'adoption de 10.13%la majorité des déploiements proviennent du secteur des outils de développement, des plateformes de documentation technique et des entreprises technologiques, où les assistants de codage IA sont essentiels à l'activité.

La norme llms.txt a été adoptée par des entreprises technologiques de premier plan : Anthropic (documentation de Claude), Cloudflare, Stripe, Perplexity, Cursor, Solana, ElevenLabs, Hugging Face, Raycast, Yoast, DataForSEO, Zapier, Mintlify.

Étude de cas n° 1 : Insightland

Résultats :

• Augmentation du nombre de visites de GPTBot de 600% (de quelques centaines à près de 2 000 visites)
• Perplexity-Utilisateur apparu 7 fois sur 3 jours
• Les robots TikTok, Moz, Amazon, Petalbot, Bytedance et Bing ont visité le fichier llms.txt
• Augmentation du trafic global sur le site
• Pas d'impact négatif sur les classements SEO traditionnels

Étude de cas n° 2 : WordLift

Résultats :

• Augmentation du trafic organique de ~25% après la mise en œuvre de llms.txt
• Meilleure indexation par l'IA, visibilité accrue dans les panneaux de connaissances et les snippets

Étude de cas n° 3 : Mintlify

Résultats :

• Réduction du temps de traitement de la documentation par le LLM en 40%
• Améliorer la précision des réponses de l'IA en 30%
• Des milliers de sites de documentation technique ont reçu automatiquement des fichiers llms.txt

Étude de cas n° 4 : Cloudsential

Résultats :

• Augmentation significative de la visibilité de l'IA
• Cloudsential apparaît comme une source majeure pour les requêtes SEO de ChatGPT

Preuve de l'efficacité du GEO

Étude sur l'optimisation générative des moteurs (GEO) menée par l'équipe scientifique a montré que l'utilisation de stratégies d'optimisation du contenu pour les moteurs génératifs peut augmenter la visibilité d'une source de jusqu'à 40 dans les réponses générées par l'IA.

Les méthodes GEO les plus efficaces :

• Ajouter des citations - une augmentation de la visibilité de plus de 40
• Ajout de statistiques - une augmentation de la visibilité de plus de 30
• Optimisation de la fluidité des contenus - augmentation significative
• Citation des sources - amélioration significative
• Terminologie technique - amélioration modérée

L'étude a procédé à une évaluation systématique sur une base de référence GEO-BENCH composé de 10 000 requêtes diverses provenant de plusieurs domaines.

Intégration dans l'écosystème GEO/AEO

La norme llms.txt est un élément fondamental de la stratégie plus large d'optimisation générative des moteurs (GEO) et d'optimisation des moteurs de réponse (AEO). Voici les éléments clés de l'approche complète et holistique :

1. Le référencement n'est plus un "must have", misez sur le GEO/AEO

Le référencement traditionnel reste essentiel, mais ne garantit pas à lui seul la visibilité dans les modèles de LLM. Un nombre croissant d'analyses montrent que même les marques dont l'activité de référencement est bien développée n'apparaissent pas toujours dans les réponses des modèles. Parallèlement, il existe des exemples de marques qui n'ont pratiquement aucune activité de référencement et qui sont pourtant citées par le LLM, ce qui indique que la visibilité dans l'IA dépend de facteurs autres que l'autorité standard des moteurs de recherche.

2. Données structurelles (Schema.org)

Mise en œuvre du schéma de balisage pour FAQ, Article, Produit et d'autres types de contenu augmente la probabilité de citation. Les pages contenant des données structurées complètes ont beaucoup plus de chances d'être citées par l'IA

3. Architecture de contenu adaptée à l'IA

• Chargement frontal : Informations clés au début du contenu
• Structure hiérarchique : Titres H1-H6 clairs
• Lettres et points : Augmenter l'extractibilité grâce à l'IA, c'est-à-dire la capacité d'un modèle linguistique à extraire, rappeler ou reproduire des données
• Paragraphes courts<25 mots par phrase, <100 mots par paragraphe

Voyez comment les robots de modélisation de l'IA voient votre site, au lieu de https://semly.ai entrer votre adresse : https://r.jina.ai/https://semly.ai

4. Autorité et contenu

• Citations externes: Mentions sur des tiers faisant autorité
• Autorité du domaine : Visibilité globale du secteur
• Fraîcheur du contenu : Les pages mises à jour au cours des 12 derniers mois ont deux fois plus de chances d'être citées

5. Score de visibilité de la marque

Conception : (Réponses mentionnant votre marque ÷ Nombre total de réponses) × 100

Mesures de soutien :

• Taux de citation : pourcentage de réponses à des questions sur l'éducation et la formation tout au long de la vie mentionnant votre marque ou établissant un lien avec elle
• Score de confiance : (Mentions positives + 0,5 × mentions neutres) ÷ Toutes les mentions
• Partage de la voix : % du nombre total de citations par rapport aux concurrents

Outils de surveillance de la visibilité de l'IA

Le marché des outils de contrôle de la visibilité de l'IA se développe rapidement et les entreprises cherchent à comprendre comment ChatGPT, Gemini, Perplexity ou d'autres modèles présentent leur marque ou leurs produits. Le résumé ci-dessous compare Semly, Profound et Searchable. Contrairement à ses concurrents, Semly ne se contente pas de mesurer la visibilité de l'IA, mais est le seul outil de cette comparaison crée de manière proactive des données correctes sur les produits dans le cadre du LLM et des agrégateurs de données, ce qui augmente de manière réaliste les chances des marques d'apparaître dans les recommandations de l'IA.

Les deux Profondainsi que Recherche possible sont des outils analytiques avancés, mais ils se concentrent sur le suivi de la visibilité et de la réputation de la marque. Semly fonctionne différemment : il combine le contrôle de la visibilité avec la fonction de création de données dans le cadre du LLM, influençant ainsi ce que les modèles peuvent voir et utiliser. En même temps, le coût d'entrée de Semly est beaucoup moins élevé que celui des plates-formes d'entreprises étrangères. Par conséquent, Semly est le premier véritable outil GEO conçu pour le commerce électronique et les marques, qui ne se contente pas de faire des rapports, mais qui augmente activement les chances de vente dans de nouveaux canaux d'IA.

L'avenir de la norme

La norme llms.txt, bien qu'expérimentale, évolue vers une adoption plus large. Google a inclus llms.txt dans son protocole Agents to Agents (A2A), ce qui témoigne d'un intérêt au moins expérimental. En novembre 2024, Mintlify a permis la génération automatique de llms.txt pour chaque site de documentation qu'il héberge, ajoutant instantanément des milliers de sites de documentation technique à l'écosystème.

Jeremy Howard en mars 2025, a déclaré que la vision allait au-delà de la réalité actuelle - une norme web axée sur l'IA où les modèles de langage ne gaspillent plus de tokens sur du HTML redondant, mais peuvent se concentrer sur des connaissances pertinentes.

Résumé

Le fichier llms.txt représente un changement fondamental dans la manière dont le contenu web est mis à la disposition des systèmes d'intelligence artificielle. La norme, bien qu'expérimentale, a été adoptée en masse (plus de 844 000 sites) et donne des résultats mesurables : une augmentation de 20 à 40 % de la visibilité des réponses de l'IA, une augmentation de 600 % des visites de robots d'IA et une amélioration de 30 % de la précision des réponses.

Principales conclusions :

La mise en œuvre est simple, mais nécessite de la précision : La structure Markdown, le codage UTF-8, l'emplacement dans le répertoire racine et la hiérarchie correcte des sections sont des éléments clés de l'efficacité.

La validation est obligatoire: Utilisez par exemple ChatGPT pour valider la carte avant sa publication.

Éviter les 10 erreurs les plus courantesles problèmes sont les suivants : mauvais placement, H1 manquant, mauvais codage, dépassement de la taille limite, syntaxe de lien incorrecte, guillemets manquants, liens morts, excès de contenu, ignorance des sections facultatives et absence de tests.

Intégration avec GEO/AEO : llms.txt fait partie d'une stratégie plus large comprenant le référencement, les données structurées, l'architecture de contenu adaptée à l'IA et le renforcement de l'autorité de la marque.

Contrôler l'efficacité : Utilisez des outils comme Semly.ai pour suivre le score de visibilité de la marque, le taux de citation et la part de voix.

Mise à jour régulière : La fraîcheur du contenu est essentielle : les pages mises à jour au cours des 12 derniers mois ont deux fois plus de chances d'être citées.

À une époque où l'IA évolue pour devenir l'interface dominante de découverte d'informations, le contrôle de la manière dont les modèles de langage interprètent et présentent votre marque devient un impératif stratégique. La norme llms.txt, soutenue par des preuves empiriques et une adoption croissante, représente une étape fondamentale vers un web centré sur l'IA.

FAQ - Questions fréquemment posées

Le fichier llms.txt est-il une norme officielle ?
Non, llms.txt est une proposition de norme créée par Jeremy Howard. Aucun grand fournisseur de LLM n'a officiellement confirmé qu'il lisait ces fichiers, mais des preuves empiriques (augmentation des visites de robots d'intelligence artificielle, études de cas) suggèrent que le standard est utilisé dans la pratique.

La mise en œuvre de llms.txt garantit-elle la citation par l'IA ?
Non, llms.txt ne garantit pas les citations. Cependant, il augmente la probabilité et la pertinence des citations en facilitant l'accès de l'IA au contenu clé. Des études montrent une augmentation de 20 à 40 % de la visibilité après la mise en œuvre.

Llms.txt remplace-t-il robots.txt ou sitemap.xml ?
Non. Chacun de ces fichiers a un objectif différent :

• robots.txt - le contrôle de l'accès aux robots d'indexation
• sitemap.xml - liste de toutes les pages indexables par les moteurs de recherche
• llms.txt - carte curatoriale des ressources clés pour l'IA

À quelle fréquence dois-je mettre à jour le fichier llms.txt ?
Au moins une fois par trimestre ou après toute modification importante de la structure du site, l'ajout d'un contenu clé ou la création d'une nouvelle marque. Un contenu qui n'a pas été mis à jour depuis plus de 12 mois a deux fois moins de chances d'être cité par l'IA.

Puis-je avoir plusieurs fichiers llms.txt pour différentes sections du site ?
Oui, la spécification autorise les fichiers dans des sous-chemins, par exemple  https://docs.example.com/llms.txt  pour la section documentation. Le fichier principal doit toujours se trouver dans le répertoire racine du domaine.

Quelle est la taille optimale du fichier llms.txt ?
La limite recommandée est de ~100 KB. Les fichiers plus volumineux peuvent surcharger les fenêtres contextuelles de LLM. Pour une documentation complète, utilisez llms-full.txt en complément.

Est-ce que llms.txt affecte le référencement traditionnel ?
Des études ont montré qu'il n'y avait pas d'impact négatif sur le classement des moteurs de recherche. Le fichier est neutre pour les moteurs de recherche traditionnels et peut indirectement soutenir le référencement en améliorant la visibilité de la marque dans l'IA, ce qui génère du trafic vers le site.

Comment mesurer l'efficacité de llms.txt ?
Moniteur :

• Logs et trafic de robots dans l'AG4 (augmentation des visites de robots d'IA)
• Des outils comme Semly.ai vous montreront la visibilité de votre marque dans l'IA
• Score de visibilité de la marque et part de voix
• Trafic provenant des moteurs de recherche d'IA dans Google Analytics

Les petites entreprises doivent-elles mettre en œuvre llms.txt ?
Oui, si vous vous souciez de votre visibilité dans l'écosystème de l'IA. La mise en œuvre est simple (1 à 4 heures), peu coûteuse et peut apporter des avantages significatifs avec un risque minimal.

Que faire si je ne dispose pas des ressources nécessaires pour créer des versions .md pour tous les sites ?
Se concentrer sur les ressources 5-10 les plus importantes. La qualité et la hiérarchisation sont plus importantes que l'exhaustivité. Vous pouvez créer un lien direct vers le format HTML, mais le format Markdown est préférable.

Glossaire

LLM (Large Language Model) - un grand modèle linguistique d'IA capable de comprendre et de générer du texte à partir d'énormes ensembles de données d'apprentissage

Markdown - un langage de balisage léger pour la mise en forme du texte, caractérisé par sa simplicité et sa lisibilité

Fenêtre contextuelle - la limite de tokens (unités de texte) que le LLM peut traiter en une seule requête

GEO (Optimisation générative des moteurs) - le processus d'optimisation du contenu pour augmenter les chances qu'il apparaisse dans les réponses générées par l'IA

AEO (Answer Engine Optimisation) - synonymes GEO ; optimisation pour les moteurs de réponse IA

Analyse - le processus d'analyse d'une structure de données par un programme informatique

User-Agent - identifiant du bot ou du navigateur dans les en-têtes HTTP

Schema.org - dictionnaire commun de données structurelles pour les sites web

Score de visibilité de la marque - métrique mesurant la fréquence des mentions de la marque dans les réponses à l'IA

Sources d'information

llmstxt.org - spécification officielle de la norme

réponse.AI (Jeremy Howard) - proposition et justification de la norme

llmstxt.site - index des sites web qui ont déjà mis en œuvre la carte llms.txt ou full-llms.txt

r.jina.ai/https://semly.ai - vérifier comment les robots d'intelligence artificielle voient votre site web

Recherche : GEO - enquête auprès des universitaires (augmentation de 40 % de la visibilité)

Aggarwal P. et al, "GEO : Generative Engine Optimization", KDD '24, 2024 - recherche et cadre novateurs pour l'optimisation de la visibilité du contenu dans le cadre de systèmes d'IA génératifs.

Partager :

Copier le lien