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title: "Fichier llms.txt : à quoi sert-il ? Données de logs réelles - Łukasz Rogala"
description: "Qu'est-ce que le fichier llms.txt, quel format, Google et les robots d'IA l'utilisent-ils, quand le créer et ce que les logs de mon site ont montré."
url: "https://rogala.pro/fr/blog/fichier-llms-txt/"
language: "fr"
author: "Łukasz Rogala"
published: "2026-10-18T12:00:00+02:00"
modified: "2026-10-18T12:16:57+02:00"
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[Blog](https://rogala.pro/fr/blog/)

# Fichier llms.txt : définition, création et lecture par les robots d'IA

[Łukasz Rogala](https://rogala.pro/fr/#about) · 18 octobre 2026 · 21 min de lecture

**Le fichier llms.txt est une proposition et non un standard : une description du site et la liste de ses adresses les plus importantes, destinées aux modèles de langage et aux agents d'IA.** Un agent d'IA est un programme qui exécute des tâches pour le compte d'un utilisateur, par exemple chercher une information dans une documentation. Google écrit que son moteur de recherche n'utilise pas de tels fichiers. Sur rogala.pro, j'ai un fichier llms.txt depuis le 8 octobre 2026, ainsi qu'une version Markdown de chaque page, et je vérifie dans les logs du serveur qui les récupère. Pendant les dix jours qui ont suivi la mise en place, aucun robot d'IA connu n'a envoyé de requête pour llms.txt. Les versions Markdown des pages ont été récupérées pendant cette période par des robots se présentant comme ClaudeBot, OAI-SearchBot et Applebot.

**Les données propres de ce texte viennent des logs bruts du serveur de rogala.pro et portent sur le 8-17 octobre 2026, c'est-à-dire les dix jours après la mise en place.** Je compte les requêtes selon le nom du robot que le programme indique dans la requête (User-Agent), y compris celles que le serveur a rejetées. Ce nom peut être falsifié, et je n'ai vérifié par les adresses IP qu'une partie des robots. Les chiffres excluent mes propres requêtes. Les réponses Markdown sous l'adresse ordinaire d'une page, je les reconnais à leur taille, leur nombre est donc une approximation. La mesure dure jusqu'au 8 novembre 2026, et après la lecture complète, je mettrai les chiffres à jour. C'est un seul petit site et dix jours, si bien que les données montrent qui envoie des requêtes pour les fichiers, et non si les fichiers aident la visibilité.

## Qu'est-ce que le fichier llms.txt ?

**llms.txt est un fichier texte à la racine du site qui décrit le site en quelques lignes et indique les adresses des pages les plus importantes.** On l'écrit en Markdown, un format texte simple : le signe `#` en début de ligne crée un titre, et un lien a la forme `[titre](adresse)`. Il a été proposé par Jeremy Howard le 3 septembre 2024 (llmstxt.org). L'objectif était qu'un agent d'IA comprenne vite de quoi se compose un site, sans passer par les menus et le code HTML. En août 2026, l'auteur a publié une deuxième version, fondée sur ce qu'il a appris en deux ans d'utilisation du fichier par des sites. Il l'appelle toujours une proposition ouverte aux remarques, et non un standard adopté.

| Fichier | À quoi il sert | Qui le lit | Bloque-t-il quelque chose |
|---|---|---|---|
| robots.txt | Règles qui précisent quelles adresses les robots peuvent récupérer | Robots des moteurs de recherche et robots d'IA qui déclarent le respecter | Oui, pour les robots qui le respectent |
| Sitemap (sitemap.xml) | Adresses destinées à l'indexation, souvent avec la date de dernière modification | Moteurs de recherche | Non |
| llms.txt | Description du site et adresses choisies en Markdown | Robots d'IA et outils pour développeurs ; rarement les robots des moteurs de recherche d'IA | Non |
| Version Markdown de la page (par exemple index.md) | Contenu d'une page dans un format simple, sans menu ni code HTML | Robots d'IA et agents ; dans mes logs, notamment ClaudeBot et OAI-SearchBot | Non |

**llms.txt ne bloque rien et ne décide pas de l'entraînement des modèles.** Le fichier robots.txt transmet aux robots d'IA des règles d'accès, mais il n'agit que sur les robots qui le respectent. On limite aussi l'accès sur le serveur, dans le pare-feu et dans les réglages du CDN, c'est-à-dire le réseau de serveurs intermédiaires. Dans le texte sur l'[audit SEO](https://rogala.pro/fr/blog/audit-seo-etape-par-etape/), j'ai décrit comment je le vérifie.

## En quoi llms.txt diffère-t-il des versions Markdown des pages ?

**llms.txt et la version Markdown d'une page sont deux choses différentes, même si la proposition de llmstxt.org décrit les deux.** llms.txt est un fichier pour tout le site ou une partie de celui-ci, c'est-à-dire un répertoire des adresses les plus importantes avec de courtes descriptions. La version Markdown est le contenu d'une seule page dans un format simple, sans menu, sans scripts et sans code HTML. Les liens de llms.txt devraient mener à de telles versions, mais chacune de ces deux choses fonctionne sans l'autre (llmstxt.org).

**Un robot peut arriver à une version Markdown de trois façons, et la proposition de llmstxt.org en décrit deux :**

- Par une adresse fixe. La proposition recommande la version Markdown à l'adresse de la page suivie de `.md`, par exemple `page.html.md`, et `index.md` pour une adresse sans nom de fichier.
- Par une balise ou un en-tête. La balise `<link rel="alternate" type="text/markdown">` dans le code de la page indique la version Markdown. La balise `<link rel="describedby">` indique le fichier llms.txt qui décrit cette page. La deuxième version de la proposition admet la même chose dans l'en-tête HTTP `Link`, c'est-à-dire dans la réponse du serveur (llmstxt.org).
- Par la négociation de contenu. Le programme envoie l'en-tête `Accept: text/markdown`, c'est-à-dire qu'il demande expressément du Markdown, et le serveur renvoie du Markdown à l'adresse ordinaire au lieu du HTML. La proposition de llmstxt.org ne décrit pas cette méthode. C'est ainsi que fonctionne par exemple la fonction de Cloudflare dont je décris plus bas une mesure.

**Sur rogala.pro, les trois méthodes fonctionnent, et llms.txt est un fichier séparé qui mène aux versions Markdown.** Chaque page a une version Markdown au même contenu, à son adresse suivie de `index.md`. Dans le code de la page, la balise `rel="alternate"` indique cette version, et la balise `rel="describedby"` indique llms.txt. À l'en-tête `Accept: text/markdown`, le serveur répond par du Markdown à l'adresse ordinaire. Dans les logs, on voit que ce sont deux choses séparées : les robots d'IA récupéraient les versions Markdown, et aucun robot d'IA connu n'a envoyé de requête pour llms.txt. En juillet 2026, je n'ai trouvé de version Markdown dans aucun des 10 domaines vérifiés de mon portefeuille.

## À quoi ressemble un fichier llms.txt ?

**Le format est simple : un titre, une courte description et des listes de liens regroupés sous des intertitres.** Le seul élément obligatoire est le titre avec le nom du site. La proposition décrit ainsi l'ordre des éléments (llmstxt.org) :

1. Un titre de premier niveau avec le nom du site ou du projet, en Markdown `# Nom`.
2. Une courte description dans un bloc de citation, c'est-à-dire une ligne commençant par `>`.
3. Des paragraphes facultatifs de contexte, sans intertitres.
4. Des sections avec un intertitre de deuxième niveau (`## Section`), et dans chacune une liste de liens de la forme `- [Titre](adresse): description`.
5. Par habitude, une section nommée « Optional » avec des liens vers des documents moins importants. Dans la première version, l'agent pouvait l'omettre quand le fichier entier ne tenait pas dans la portion de texte qu'il traite à la fois. La deuxième version ne la conserve que comme habitude (llmstxt.org).

**Le fichier le plus simple pour une entreprise de services tient en cinq lignes :**

- `# Cabinet Comptable Exemple`
- `> Cabinet comptable à Lyon: comptabilité pour les entreprises individuelles et les sociétés depuis 2010.`
- `## Offre`
- `- [Tarifs](https://example.com/tarifs/): prix de la comptabilité pour les entreprises individuelles et les sociétés`
- `- [Contact](https://example.com/contact/): adresse, téléphone et horaires du cabinet`

**Sur rogala.pro, le fichier a un nom et une description en anglais, un paragraphe sur les versions Markdown et trois sections.** La section « Profile » mène aux pages sur moi, « Blog » au blog en polonais et en anglais, et « Optional » aux 25 autres versions linguistiques du blog. Chaque lien mène à la version Markdown de la page, et la description après les deux-points est le même texte que dans la balise de description de la page (meta description). En octobre 2026, le fichier faisait environ 40 Ko.

**Certains sites de documentation publient aussi un fichier llms-full.txt avec tout le contenu en un seul fichier.** La proposition de llmstxt.org ne décrit pas un tel fichier. Le fichier llms-full.txt de la documentation d'Anthropic fait environ 45 Mo, et celui de la documentation de Cloudflare environ 69 Mo (vérifié le 18 octobre 2026).

## À quoi ressemblent les fichiers llms.txt d'Allegro, d'Empik et de Morele ?

**Les grandes boutiques polonaises ont déjà un llms.txt, mais aucun des trois fichiers que j'ai vérifiés n'applique la proposition en entier.** J'ai récupéré les fichiers d'Allegro, d'Empik et de Morele le 18 octobre 2026. Je les évalue selon le format de llmstxt.org et selon les contrôles que je décris dans ce texte. Tous trois mènent à de simples pages HTML, et non à des versions Markdown.

**Allegro donne aux agents le plus d'informations pratiques, mais a écrit une partie de la structure en gras au lieu d'intertitres.** Le fichier a une date de mise à jour, les noms préférés de la marque, l'adresse du siège et un formulaire de contact. Il décrit aussi les modèles d'adresses de recherche, de filtres et de pages de résultats suivantes, si bien qu'un agent peut construire lui-même l'adresse d'une liste de produits. Les consignes pour les modèles disent que les prix et la disponibilité doivent être vérifiés sur la page du produit, et donnent les noms de programmes retirés. Des groupes comme « Główne kategorie » (catégories principales) et « Pozostałe strony i usługi » (autres pages et services) ont du gras au lieu d'un intertitre `##`. Un programme qui lit le fichier selon le format rattachera donc la liste des services à la section sur le filtrage. La description d'un lien se trouve après un tiret, et non après deux-points, et les 13 catégories principales n'ont pas de description.

**Les pages du fichier d'Allegro ont renvoyé le code 403 à mon script, alors que le fichier lui-même a été récupéré sans problème.** Le script indiquait dans l'en-tête User-Agent son nom et l'adresse de mon site, et j'ai vérifié avec lui les huit premières adresses du fichier. Je ne sais pas si les robots d'IA reçoivent la même réponse, car seuls les logs d'Allegro le montrent. C'est un exemple de contrôle à faire pour chaque fichier : le même programme qui a récupéré le fichier peut-il récupérer les adresses de llms.txt ?

**Empik suit le format de plus près, mais la description de la marque ressemble à un texte publicitaire.** Le fichier a un titre de premier niveau, une description dans un bloc de citation, des sections `##` et des listes de liens avec une description après les deux-points. Les consignes pour les modèles sont concrètes : les prix et la disponibilité sont à prendre sur les fiches produits, et les conditions de retour dépendent du vendeur. Dans la description de la marque figurent les formulations « wiodąca » (leader) et « Uwielbiana marka » (marque adorée), alors que dans ce texte je conseille de donner des faits, car le modèle peut comparer la description avec le site. Le fichier n'a pas de date de mise à jour. Le titre et une partie des libellés sont en anglais, alors que le reste est en polonais. Sur 35 adresses du fichier, 34 ont répondu par le code 200, et une par une redirection.

**Morele a une bonne liste de catégories et de guides, mais le fichier ne suit pas le format, si bien qu'un programme peut ne pas le lire.** Le fichier commence par un caractère BOM invisible, et dans la première ligne `#Morele.net` il manque une espace après le signe `#`. En Markdown, une telle ligne n'est pas un titre, et le titre avec le nom est le seul élément obligatoire. Le fichier n'a pas de description dans un bloc de citation et a plusieurs titres de premier niveau. Aucune des 116 adresses n'est un lien Markdown, et la plupart sont écrites comme du texte simple « nom - adresse ». Pour les catégories, il y a des listes de tags et de « requêtes les plus fréquentes », c'est-à-dire des mots-clés pour le modèle, ainsi que des textes publicitaires. Sur 116 adresses, 113 ont répondu par le code 200, et 3 ont redirigé vers des articles sous de nouvelles adresses.

**Aucun des trois sites ne donne aux agents de versions Markdown des pages, si bien qu'après avoir lu le fichier, l'agent récupère quand même les pages HTML complètes.** Empik et Morele renvoient du HTML à l'en-tête `Accept: text/markdown`, et les adresses suivies de `.md` renvoient le code 404. Allegro a répondu à ces mêmes essais par le code 403. Aucun des sites n'a non plus la balise `rel="describedby"` ni `rel="alternate" type="text/markdown"`.

## Google utilise-t-il llms.txt ?

**Non : Google écrit que pour être présent dans son moteur de recherche, il n'est pas nécessaire de créer des fichiers texte pour l'IA ni des versions en Markdown.** Le guide de Google sur l'optimisation pour les fonctionnalités d'IA ajoute que le moteur de recherche ignore de tels fichiers. Ils n'aident donc pas la visibilité et ne lui nuisent pas (Google Search Central, mise à jour du 10 juillet 2026). Selon le compte rendu de Search Engine Land sur la conférence Search Central Live de juillet 2025, Gary Illyes a dit que Google ne prend pas en charge llms.txt (Search Engine Land).

**John Mueller a comparé llms.txt à la balise meta keywords, c'est-à-dire la balise de mots-clés que les moteurs de recherche n'utilisent pas.** En avril 2025, il a écrit sur Reddit que le fichier est une déclaration du propriétaire sur le sujet du site. Un système d'IA peut à la place examiner le site lui-même (Search Engine Journal). Il a ajouté que, dans les logs des serveurs, on voit que les services d'IA ne vérifient même pas si le fichier existe.

**Chrome et le moteur de recherche Google sont deux choses distinctes.** Lighthouse, l'outil de Chrome d'évaluation des pages, a une catégorie expérimentale « Agentic Browsing », qui vérifie entre autres s'il y a un llms.txt à la racine du domaine (Chrome for Developers). Ce contrôle évalue la préparation du site pour les agents dans le navigateur. Son résultat ne dit rien des positions dans le moteur de recherche Google.

## Les robots d'IA lisent-ils llms.txt ?

**D'après les données disponibles, les robots des moteurs de recherche d'IA récupèrent rarement llms.txt, et ce sont plus souvent GPTBot et Claude Code, l'assistant de développeur, qui le font.** Trois études que j'ai vérifiées dans leurs publications d'origine mesurent des choses différentes : le seul fichier llms.txt, les versions Markdown envoyées par l'en-tête Accept et les adresses Markdown séparées.

- Ahrefs a analysé 137 210 domaines de son analyse de trafic en mai 2026. Parmi eux, 28 % avaient un llms.txt, et 97 % de ces fichiers n'ont reçu en mai aucune requête. 96 % des requêtes qui ont atteint les fichiers ont été envoyées par des robots. Les robots des moteurs de recherche d'IA, par exemple OAI-SearchBot et PerplexityBot, ont envoyé ensemble 233 requêtes, soit 1,1 % du total. Parmi les outils d'IA nommés, c'est GPTBot qui a envoyé le plus de requêtes, et Claude Code était deuxième. GPTBot est le robot d'OpenAI qui collecte des données pour les modèles, et Claude Code est l'assistant de développeur d'Anthropic (Ahrefs, 15 juin 2026).
- Suganthan Mohanadasan a enregistré pendant 44 jours les requêtes avec l'en-tête `Accept: text/markdown` après avoir activé dans Cloudflare la fonction qui fournit du Markdown aux agents. L'auteur indique 1 421 requêtes (son tableau totalise 1 373). 639 d'entre elles ont été envoyées par un navigateur sans interface, et 500 par l'infrastructure d'Anthropic (selon l'auteur, pas ClaudeBot). Dans le tableau, il n'y a ni GPTBot ni PerplexityBot (Suganthan Mohanadasan, 19 avril 2026).
- Otterly a comparé pendant 14 jours des pages HTML avec leurs versions Markdown à des adresses séparées, liées dans le pied de page. Les pages HTML ont eu 137 visites de robots d'IA, et les versions Markdown zéro. Aucune plateforme d'IA n'a cité une adresse Markdown (Otterly, mise à jour du 1er avril 2026).

**L'étude d'Ahrefs mesure des requêtes, et non ce que le robot a fait du fichier.** Que GPTBot récupère llms.txt ne signifie pas que le fichier modifie les réponses de ChatGPT. Ahrefs précise aussi que ses clients sont plus techniques et plus sensibilisés au SEO que les sites moyens. Sur l'ensemble du web, la part des sites avec un llms.txt est donc probablement inférieure à 28 %.

## Que montrent les logs de mon site après la mise en place de llms.txt ?

**Pendant les dix jours qui ont suivi la mise en place, aucun robot d'IA connu n'a envoyé de requête pour llms.txt, et les versions Markdown ont été récupérées par des robots qui n'avaient pas demandé ce fichier.** Le 8 octobre 2026, j'ai publié sur rogala.pro llms.txt et la version Markdown de chaque page (114 adresses le jour de la mise en place). Je récupère les logs d'accès chez l'hébergeur et je compte trois types de requêtes : pour llms.txt, pour les fichiers index.md, c'est-à-dire les versions Markdown à une adresse séparée de chaque page, et pour les réponses Markdown à l'adresse ordinaire de la page.

**Les réponses Markdown à l'adresse ordinaire, je les reconnais indirectement, leur nombre est donc une approximation.** L'hébergeur n'enregistre pas l'en-tête Accept, je cherche donc des réponses d'une taille égale à l'une des tailles connues des versions Markdown. Après une modification du contenu, je ne connais pas les anciennes tailles, et j'ai pu omettre une partie de telles réponses. Une coïncidence de taille est possible, mais peu probable avec des tailles comptées à l'octet près.

**Les robots d'IA ont récupéré des versions Markdown, mais aucun n'a demandé llms.txt**

Barres horizontales pour huit robots. Pour chacun, deux barres : le nombre de requêtes pour des pages HTML et le nombre de requêtes pour des versions Markdown sur rogala.pro du 8 au 17 octobre 2026. Googlebot 169 et 0, Bingbot 129 et 0, ClaudeBot 171 et 123, OAI-SearchBot 113 et 35, Applebot 80 et 27, Meta-ExternalAgent 36 et 3, ExaSearchBot 0 et 22, ChatGPT-User 8 et 0. Aucun de ces robots n'a envoyé de requête pour le fichier llms.txt.

*Logs d'accès bruts de rogala.pro du 8-17/10/2026, hors mes propres requêtes. Robots choisis, comptés selon le nom indiqué dans la requête (User-Agent). Les versions Markdown sont les requêtes pour des fichiers index.md et les réponses Markdown à l'adresse ordinaire, que je reconnais à leur taille ; dont 37 requêtes rejetées avec le code 429 (34 de ClaudeBot et les 3 de Meta-ExternalAgent). La mesure dure jusqu'au 08/11/2026.*

**Résultats du 8-17 octobre 2026, après déduction de mes propres requêtes :**

- J'ai relevé 5 requêtes pour llms.txt, dont 3 se sont soldées par la récupération du fichier. Une fois par le robot d'un outil SEO, deux fois par des scanners anonymes se présentant comme un navigateur de téléphone. Aucun robot d'IA connu n'a envoyé de requête pour ce fichier.
- Les requêtes pour les fichiers index.md ont été envoyées directement par ClaudeBot (123), OAI-SearchBot (35) et Applebot (27). ClaudeBot est le robot d'indexation d'Anthropic, un programme différent de Claude Code de l'étude d'Ahrefs. L'hébergeur a rejeté 34 requêtes de ClaudeBot avec le code 429, c'est-à-dire « trop de requêtes », si bien que 89 requêtes de ClaudeBot se sont soldées par la récupération du fichier.
- Les réponses Markdown à l'adresse ordinaire, je ne les ai détectées que dans 22 requêtes d'ExaSearchBot, surtout sur la page d'accueil. ExaSearchBot est un robot de moteur de recherche pour les applications d'IA.
- Googlebot a envoyé 169 requêtes pour des pages HTML, et je n'ai pas détecté de réponse Markdown pour lui. ChatGPT-User, qui récupère des pages à la demande d'un utilisateur de ChatGPT, a envoyé 8 requêtes pour des pages HTML.

**Les logs ne montrent pas d'où les robots connaissaient les adresses des versions Markdown.** Pendant cette période, aucun d'eux n'a envoyé de requête pour llms.txt. La balise `<link rel="alternate">` des pages HTML indique l'adresse de la version Markdown, c'est donc une voie possible, mais pas la seule. La récupération ne dit pas non plus si le robot a utilisé cette version dans une réponse, et il faut pour cela une mesure distincte.

**Ses propres tests se confondent facilement avec le trafic des robots.** Lors du contrôle de la mise en place, le 17 octobre, mon script a récupéré des fichiers Markdown avec l'identifiant de Googlebot, ce qui a donné 115 requêtes de « Googlebot » depuis mon adresse IP. Sans déduire mes propres adresses, les logs auraient montré un Googlebot qui récupère du Markdown, alors que je n'ai pas détecté de vrai Googlebot récupérant du Markdown.

## Quand vaut-il la peine de créer un llms.txt ?

**llms.txt a le plus de sens là où des assistants de développeurs lisent le site : documentation, API et outils pour développeurs.** Une API est une interface par laquelle des programmes échangent des données. Dans l'étude d'Ahrefs, Claude Code était, après GPTBot, le deuxième outil d'IA par le nombre de requêtes pour le fichier. Un assistant dans un éditeur de code qui reçoit l'adresse de la documentation peut, à partir de la liste de liens, arriver plus vite à la bonne page que par la navigation.

**llms.txt a du sens pour une documentation ; pour une boutique, d'abord l'accès des robots**

Matrice de quatre sur deux. Colonnes : documentation, API ou outil pour développeurs, et boutique, services ou site d'entreprise. Lignes : qui lit le fichier, ce qu'il apporte, ce qu'il faut faire d'abord et comment vérifier la récupération.

*Répartition fondée sur l'étude d'Ahrefs (données de mai 2026) et sur les logs de rogala.pro d'octobre 2026. Selon la documentation de Google, le moteur de recherche Google n'utilise ce fichier dans aucun de ces cas.*

**Pour une boutique ou une entreprise de services, llms.txt est un complément peu coûteux, et non un moyen d'obtenir du trafic de l'IA.** Je ne connais aucune preuve que le fichier augmente le trafic ou les citations. Avant de le créer, vérifiez que les robots d'IA peuvent bien récupérer votre site. Vérifiez ensuite que le contenu est visible dans le HTML sans exécution de JavaScript. J'ai décrit ces deux vérifications dans le texte sur le [GEO et le SEO IA](https://rogala.pro/fr/blog/geo-seo-referencement-ia/).

**La version pour les robots doit avoir le même contenu que la page pour les humains, et ne peut différer que par le format.** Google décrit le cloaking, c'est-à-dire le fait de montrer au moteur de recherche un autre contenu qu'aux utilisateurs, dans ses règles sur le spam (Google Search Central). Une version Markdown avec les mêmes informations, les mêmes prix et les mêmes conditions est un autre format de la même page, tandis qu'une version au contenu différent ou aux conditions différentes est un risque. Sur rogala.pro, c'est l'en-tête Accept qui choisit la version Markdown, et non le nom du robot. Dans l'en-tête `Link`, la version Markdown indique la page HTML comme adresse canonique, c'est-à-dire la version préférée de la page.

**Je vérifierai si les robots d'IA peuvent récupérer votre site et ce qu'ils en voient.** Écrivez-moi sur quel système fonctionne le site et si vous avez accès aux logs du serveur. Je vous répondrai par où je commencerais.

[Écrivez-moi](https://rogala.pro/fr/#contact) · [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/lukaszrogala/?locale=fr_FR) · [WhatsApp](https://wa.me/48570081225)

## Comment créer un fichier llms.txt ?

**Vous pouvez créer le fichier vous-même si vous savez quelles pages sont importantes :**

1. Choisissez les pages que doit connaître quelqu'un qui pose une question sur votre entreprise ou votre produit : offre, tarifs, documentation, contact, textes les plus importants. Ne collez pas tout le sitemap.
2. Écrivez un titre avec le nom et une ou deux phrases de description dans un bloc de citation. La description doit donner des faits sur l'entreprise, et non un slogan publicitaire, car le modèle peut la comparer avec le site.
3. Regroupez les liens sous des intertitres de deuxième niveau et, pour chacun, écrivez une phrase sur ce qu'il y a sur la page.
4. Enregistrez le fichier sous `/llms.txt` à la racine du domaine, en encodage UTF-8. Vérifiez que l'adresse renvoie le code 200, c'est-à-dire une réponse correcte, et du texte simple, et non une page HTML que certains systèmes affichent à toute adresse inconnue. Si votre système ne permet pas de déposer un fichier à la racine, demandez à l'éditeur de votre boutique ou à votre hébergeur.
5. Générez le fichier à partir de la même source que le site, pour que les informations du fichier correspondent au contenu. Sur rogala.pro, llms.txt est produit à chaque construction du site à partir des mêmes données que le HTML.

### Un générateur llms.txt suffit-il ?

**Un générateur préparera une version initiale du fichier, mais le choix des pages et les descriptions doivent être vérifiés à la main.** Selon DataForSEO, l'expression « llms txt generator » est recherchée en Pologne environ 70 fois par mois, et « llms.txt generator » aux États-Unis environ 480 fois (médiane sur 12 mois). Si le générateur prend les adresses du sitemap ou d'un balayage du site par un robot, il ne sait pas quelles pages sont importantes pour vous. Avant la publication, vérifiez cinq choses :

- que le fichier ne contient que les pages que vous voulez montrer, sans pages de connexion, de panier ni pages en construction ;
- que chaque adresse fonctionne et renvoie le code 200 ;
- que les descriptions correspondent au contenu actuel des pages, aux prix et à l'offre ;
- que le fichier ne contient pas d'informations absentes du site ;
- comment le fichier sera mis à jour après les modifications du site.

## Comment vérifier que les robots récupèrent llms.txt ?

**La réponse est dans les logs du serveur, et non dans les outils de visibilité dans l'IA.** Récupérez les logs d'accès bruts dans le panneau de l'hébergeur et cherchez-y l'adresse `/llms.txt` et les adresses des versions Markdown. Pour chaque requête, le log enregistre l'adresse IP, la date, le code de réponse, la taille et le nom du programme qui a envoyé la requête, c'est-à-dire le User-Agent.

**Le nom d'un robot peut être falsifié, je vérifie donc les requêtes importantes par l'adresse IP.** OpenAI publie les listes d'adresses de ses robots, et dans mes logs, 3 blocs d'adresses d'OAI-SearchBot sur 4 figuraient sur une telle liste. Pour la même raison, je déduis mes propres tests, car mon script de contrôle se présentait comme Googlebot.

**Récupérez les logs régulièrement, car l'hébergeur ne les conserve pas longtemps.** Mon hébergeur conserve les logs 14 jours, si bien que pour avoir un mois de mesure, je récupère les archives tous les quelques jours. La présence de la marque dans les réponses de l'IA, je la mesure séparément. J'ai décrit cette mesure dans le texte sur la [visibilité d'une marque dans l'IA](https://rogala.pro/fr/blog/visibilite-marque-ia/).

## Questions fréquentes sur llms.txt

### Où placer le fichier llms.txt ?

**Le plus souvent à la racine du domaine, à l'adresse /llms.txt, comme robots.txt.** La deuxième version de la proposition admet aussi un fichier dans un sous-répertoire, par exemple pour une documentation, et c'est alors le plus proche de la page concernée qui s'applique. Le fichier doit renvoyer le code 200 et du texte simple en encodage UTF-8.

### llms.txt bloque-t-il l'entraînement de l'IA sur mon site ?

**Non, llms.txt ne bloque rien.** Les règles pour les robots qui collectent des données d'entraînement des modèles s'écrivent dans robots.txt, et elles n'agissent que sur les robots qui le respectent. L'accès des autres se limite sur le serveur ou dans le pare-feu. llms.txt ne fait que décrire le site et indiquer des adresses.

### ChatGPT lit-il llms.txt ?

**Je ne connais aucune preuve que ChatGPT utilise llms.txt pour ses réponses.** Dans l'étude d'Ahrefs, GPTBot, le robot d'OpenAI qui collecte des données pour les modèles, a envoyé le plus de requêtes pour llms.txt parmi les outils d'IA. Une requête ne dit toutefois pas si le fichier influence les réponses de ChatGPT. John Mueller écrivait en avril 2025 que, à sa connaissance, aucun service d'IA n'a annoncé utiliser llms.txt. Dans les logs de mon site, pendant dix jours, aucun robot d'OpenAI n'a envoyé de requête pour llms.txt. OAI-SearchBot, le robot du moteur de recherche de ChatGPT, a récupéré pendant cette période les versions Markdown des pages.

### Quelle différence entre llms.txt et robots.txt ?

**robots.txt fixe des règles d'accès pour les robots, tandis que llms.txt ne bloque rien et ne fait que décrire le site.** Le fichier robots.txt précise quelles adresses les robots peuvent récupérer, mais il n'agit que sur les robots qui le respectent. llms.txt indique à un agent d'IA une sélection de pages avec une description et ne remplace pas non plus le sitemap, qui indique aux moteurs de recherche les adresses à indexer et peut donner la date de leur dernière modification.

### Vaut-il la peine d'avoir aussi un llms-full.txt ?

**Envisagez un llms-full.txt pour une grande documentation technique, et dans une boutique ou sur un site d'entreprise, un llms.txt avec des liens suffit.** llms-full.txt est le contenu entier d'un site en un seul fichier, et la documentation d'Anthropic a un tel fichier d'environ 45 Mo. Avant d'en créer un, vérifiez que l'outil pour lequel vous le faites sait l'utiliser.

## Par où commencer ?

**Commencez par l'accès des robots, et ajoutez llms.txt à la fin.** Ouvrez `/robots.txt` et vérifiez les règles pour les robots d'IA. Récupérez ensuite les logs des derniers jours et regardez quels robots visitent le site et avec quel code de réponse. Si vous avez une documentation ou un produit pour développeurs, ajoutez tout de suite llms.txt et les versions Markdown. Dans une boutique ou une entreprise de services, llms.txt est un complément après ces deux vérifications. Si vous voulez le faire ensemble, écrivez-moi par le [contact](https://rogala.pro/fr/#contact).

Sources externes (vérifiées le 18 octobre 2026) :

- llmstxt.org : The /llms.txt file, v2 (llmstxt.org)
- llmstxt.org : Changes in v2 (llmstxt.org)
- Google Search Central : Google's Guide to Optimizing for Generative AI Features on Google Search (developers.google.com)
- Google Search Central : Spam Policies for Google Web Search (developers.google.com)
- Search Engine Land : Google says normal SEO works for ranking in AI Overviews and LLMS.txt won't be used (searchengineland.com)
- Search Engine Journal : Google Says LLMs.Txt Comparable To Keywords Meta Tag (searchenginejournal.com)
- Chrome for Developers : Lighthouse agentic browsing scoring (developer.chrome.com)
- Ahrefs : We Analyzed 137K Sites: 97% of llms.txt Files Never Get Read (ahrefs.com)
- Suganthan Mohanadasan : Cloudflare Markdown for Agents. I Tracked Every AI Request for 44 Days (suganthan.com)
- OtterlyAI : HTML vs Markdown: What Impacts AI? (otterly.ai)
- OpenAI : Overview of OpenAI Crawlers (platform.openai.com)
- OpenAI : liste des adresses d'OAI-SearchBot (openai.com)
- Allegro : llms.txt (allegro.pl)
- Empik : llms.txt (empik.com)
- Morele : llms.txt (morele.net)

Données propres : logs d'accès de rogala.pro du 8-17 octobre 2026 (archives du 4-17 octobre, mise en place le 8 octobre), revue de 10 domaines du portefeuille (juillet 2026), fichiers llms.txt et llms-full.txt vérifiés le 18 octobre 2026, demande DataForSEO (octobre 2026).

[Łukasz Rogala](https://rogala.pro/fr/#about)

Stratège et consultant SEO

Łukasz Rogala est stratège et consultant SEO, CEO de VerticalSEO et cofondateur de Linko.

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