En résumé
Définition clé
llms.txt est un format proposé par Jeremy Howard (Answer.AI) en septembre 2024, dont la spécification se trouve sur llmstxt.org. On y met un titre H1, un résumé puis des listes de liens vers les pages utiles, de préférence en version Markdown. Google dit que ses fonctionnalités de recherche se passent de ce genre de fichier IA. Les assistants, agents et outils LLM qui le lisent y trouvent en revanche un point d'entrée trié, débarrassé du bruit.
Importance
Pourquoi est-ce important ?
- Une page HTML mêle contenu, navigation, scripts et publicités. Un fichier llms.txt remet à l'agent un Markdown propre qui tient dans sa fenêtre de contexte.
- Le fichier envoie l'agent droit vers vos pages de référence (tarifs, documentation, offre), au lieu de le laisser deviner à partir d'un plan de site exhaustif.
- Les agents de code et les assistants qui consultent une documentation s'en servent pour trouver la bonne page de référence. Moins de réponses approximatives sur votre produit.
- D'après la spécification v2 publiée sur llmstxt.org, des milliers de sites en ont un, et l'audit Lighthouse de Chrome vérifie sa présence parmi ses contrôles de navigation agentique.
- Le fichier se crée vite et ne change rien pour vos visiteurs ni pour votre SEO Google. Le risque est faible.
- Écrire le résumé oblige à dire clairement ce que fait votre entreprise et pour qui. Tout votre contenu en profite.
Comment ça fonctionne ?
llms.txt sert de guide de lecture, consulté à la demande quand un agent ou un assistant a besoin d'une information sur votre site pour aider un utilisateur. Il ne règle aucun accès, contrairement à robots.txt, et ne recense pas tout le site comme le ferait un sitemap.
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Le format défini par la spécification
Le fichier s'écrit en Markdown, dans un ordre fixe. Seul le titre H1 portant le nom du site est obligatoire. Suivent un résumé en bloc de citation, d'éventuels paragraphes d'explication, puis des sections H2 avec des listes de liens au format [nom](url), complétés au besoin d'une courte note. Une section baptisée Optional réunit les liens secondaires, que l'agent peut sauter s'il manque de place.
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Un exemple minimal
# Acme Paie > Logiciel de paie pour les entreprises de 200 à 5 000 salariés, hébergé en France. ## Produit - [Fonctionnalités](https://acme.fr/fonctionnalites.md) - [Tarifs](https://acme.fr/tarifs.md) ## Documentation - [Guide de démarrage](https://acme.fr/docs/demarrage.md) ## Optional - [Blog](https://acme.fr/blog.md)
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Emplacement et versions Markdown
Le fichier se place à /llms.txt, ou sous un sous-chemin comme /docs/llms.txt s'il ne couvre que cette partie du site. La spécification suggère aussi de servir une version Markdown de chaque page utile à la même URL suivie de .md, et de la signaler avec les relations rel="alternate" type="text/markdown" et rel="describedby". Certains sites publient en plus un llms-full.txt qui réunit tout le contenu dans un seul fichier. La convention est répandue, mais elle ne fait pas partie de la spécification de base.
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Ce que Google et les autres en font
Google Search Central écrit qu'il est inutile de créer de nouveaux fichiers lisibles par machine ou fichiers texte pour l'IA pour apparaître dans les AI Overviews ou AI Mode. Google Search ne se sert donc pas de llms.txt pour classer ou citer vos pages. Le fichier vaut pour d'autres lecteurs, les assistants, les agents de code et les outils LLM qui le récupèrent quand un utilisateur les interroge sur votre site. OpenAI, Anthropic et Google (pour Gemini) publient chacun un llms.txt pour leur propre documentation développeur.
Métriques
Comment le mesurer ?
- Vérifiez que https://votresite.com/llms.txt répond en HTTP 200 avec un type text/plain ou text/markdown, sans redirection vers une page HTML.
- Dans vos logs serveur, cherchez les requêtes vers /llms.txt et les fichiers .md, et repérez les user agents qui les appellent (Claude-User, ChatGPT-User, Perplexity-User, outils de développement).
- Donnez le fichier à un assistant IA avec une question précise sur votre offre, puis regardez s'il retombe sur la bonne page.
- Passez votre site dans un audit Lighthouse récent et lisez les contrôles de navigation agentique consacrés à llms.txt.
- Jugez le fichier sur la justesse des réponses des assistants qui lisent votre site. Vos positions Google n'en dépendent pas.
Pièges
Quelles sont les erreurs courantes ?
- Vendre llms.txt comme une recette SEO Google ou un ticket d'entrée dans les AI Overviews, alors que Google dit ne pas en avoir besoin.
- Le prendre pour un robots.txt et croire qu'il autorise ou bloque des robots. Il ne contrôle aucun accès.
- Y entasser des centaines d'URL sans tri. Il devient un second sitemap et perd son rôle de guide concis.
- Pointer vers des pages HTML lourdes, ou bloquées par un pare-feu anti-robots, que l'agent ne pourra pas lire proprement.
- Remplir le résumé de slogans plutôt que de faits vérifiables (cible, offre, prix, zone). Un modèle n'en tire rien pour vous décrire.
- Ne pas le mettre à jour après une refonte et laisser traîner des liens morts et des offres disparues.
Par où commencer ?
Suivez ces étapes pour commencer.
- Sélectionnez 10 à 30 pages de référence qui décrivent votre offre, vos tarifs, votre documentation et votre entreprise.
- Écrivez un résumé factuel de deux ou trois phrases qui dit ce que vous faites, pour qui et où.
- Rangez les liens dans des sections H2 lisibles et réservez une section Optional au secondaire.
- Quand vous le pouvez, servez une version Markdown des pages listées et liez-la depuis le fichier.
- Publiez le fichier à https://votresite.com/llms.txt et vérifiez la réponse HTTP 200.
- Assurez-vous que votre pare-feu laisse passer les agents IA légitimes qui demandent le fichier.
- Intégrez la mise à jour de llms.txt au processus de publication de vos pages importantes.
Exemples
Documentation technique
Scénario type. Un éditeur d'API publie /docs/llms.txt avec des liens vers les versions Markdown de sa référence API et de ses guides. Un développeur demande à son agent de code d'intégrer l'API. L'agent lit le fichier, ouvre la bonne page de référence et propose un appel conforme à la version en cours.
Site B2B orienté offre
Exemple illustratif. Un éditeur SaaS met dans son llms.txt sa page produit, ses tarifs, ses cas clients et sa page sécurité. Un assistant récupère le fichier pour répondre à "cet outil est-il adapté à une entreprise de 1 000 salariés". Il tombe directement sur la page qui traite ce cas, et pas sur un vieil article de blog.
Questions fréquentes
Google utilise-t-il le fichier llms.txt ?
Non, pas pour Google Search. Google Search Central précise qu'aucun nouveau fichier lisible par machine ni fichier texte pour l'IA n'est requis pour apparaître dans les AI Overviews ou AI Mode, qui reposent sur l'index Google classique. llms.txt ne change donc rien à vos positions ni à vos citations dans Google. Il sert aux autres assistants, agents et outils qui le lisent.
Le fichier llms.txt est-il utile si Google ne le lit pas ?
Oui, pour les assistants, agents et outils LLM qui viennent chercher de l'information sur votre site. Ils y trouvent une carte Markdown propre de vos pages importantes, plus simple à exploiter qu'un HTML encombré de navigation et de scripts. L'effet se voit surtout sur la documentation technique et les questions précises sur une offre.
Quelle différence entre llms.txt, robots.txt et sitemap.xml ?
robots.txt dit aux robots ce qu'ils ont le droit d'explorer. sitemap.xml liste pour les moteurs de recherche toutes les pages à indexer. llms.txt propose aux modèles de langage une sélection commentée de pages, sans rien bloquer ni autoriser. Les trois se complètent et cohabitent sans problème à la racine du site.
Comment créer un fichier llms.txt ?
Écrivez un fichier Markdown avec un titre H1 au nom du site, un résumé en bloc de citation, puis des sections H2 qui listent vos pages importantes sous forme de liens. Publiez-le à la racine du site et vérifiez qu'il répond en HTTP 200. Le générateur llms.txt gratuit de Hikoo produit une première version à partir de votre site, à relire avant publication.
Faut-il placer llms.txt dans /.well-known/ ?
Non. La spécification recommande /llms.txt à la racine ou un sous-chemin comme /docs/llms.txt. Elle a écarté /.well-known/ parce que ce dossier n'existe qu'à la racine du domaine, alors qu'un llms.txt décrit le chemin où il se trouve. Les outils s'attendent à trouver le fichier à la racine.
