LLMS.txt : nouveau fichier miracle ou fausse bonne idée ?

L’arrivée du fichier LLMS.txt a rapidement fait parler de lui. Présenté comme un nouveau moyen de contrôler l’accès des modèles de langage (LLMs) aux contenus en ligne, il a suscité autant d’attentes que de doutes.

À l’image d’un robots.txt version IA, il ambitionne d’offrir aux créateurs un pouvoir de décision sur l’entraînement et le crawling des intelligences artificielles. Pourtant, à peine proposé, il est déjà contesté.

Google lui-même a exprimé son scepticisme quant à sa pertinence et son efficacité, et plusieurs observateurs, dont le site Abondance dans une analyse récente, y voient un outil plus symbolique que réellement opérationnel.

Alors, pourquoi ce fichier concentre-t-il autant d’interrogations ? S’agit-il d’un futur standard ou d’une impasse technique de plus ? Avant de trancher, il faut comprendre ce qu’il promet… et ce qu’il ne peut pas faire.

Qu’est-ce que le fichier LLMS.txt ?

Pour comprendre ce que permet réellement le LLMS.txt, il est essentiel de le replacer dans son contexte, à savoir celui des standards Web hérités des moteurs de recherche. Mais il ne faut pas non plus oublier les tentatives plus récentes pour réguler le scraping (collecte des données ou du contenu) par les intelligences artificielles, en donnant notamment aux sites Web un moyen d’orienter les modèles de langage vers le contenu principal.

Un fichier inspiré, mais pas l’héritier naturel du robots.txt

Lorsqu’on pense au LLMS.txt, on pense intuitivement à une extension moderne du robots.txt, ce fichier historique qui permet aux sites Web de communiquer avec les robots d’indexation des moteurs de recherche.

Depuis plus de 30 ans, le fichier robots.txt joue en effet un rôle de filtre, en indiquant ce qui peut ou ne peut pas être crawlé par Googlebot, Bingbot et consorts.

Le LLMS.txt, lui, ne reprend qu’une partie de cette logique. Il ne cherche pas à interdire l’accès à certaines zones du site (même s’il peut le suggérer), mais plutôt à indiquer ce qu’il faudrait lire en priorité. On se situe donc davantage dans une démarche de curation que de restriction. C’est une différence majeure.

En bref, le fichier robots.txt est un outil de contrôle qui minimise l’accès, alors que le fichier LLMS.txt est un outil de signalisation destiné à guider.

Cette différenciation conceptuelle explique pourquoi certains experts du référencement naturel (SEO), comme le site Abondance, rappellent que le fichier ne contrôle rien et qu’il ne s’agit pas d’une extension naturelle du robots.txt, mais plutôt d’une tentative isolée d’influencer les comportements des intelligences artificielles.

Une initiative opportuniste plutôt qu’un standard formalisé

Contrairement au robots.txt, développé historiquement par les moteurs de recherche eux-mêmes, le LLMS.txt n’émane d’aucune autorité reconnue du Web. Il n’a pas été proposé par le W3C (World Wide Web Consortium) ni par un consortium technologique structuré. Il est apparu brutalement, à la suite d’une initiative privée (Jeremy Howard), sans véritable processus de consultation.

Cette absence de gouvernance formelle pose plusieurs problèmes :

• aucun acteur majeur de l’intelligence artificielle n’a garanti qu’il le respecterait ;
• aucune spécification technique officielle ne s’impose ;
• aucune instance ne peut superviser son évolution ou sa cohérence.

C’est d’ailleurs l’un des arguments de Google pour expliquer sa réticence. Selon les déclarations de John Mueller rapportées par Abondance, un standard qui ne repose sur aucune autorité et qui n’est soutenu par aucun usage réel a peu de chance de s’imposer. Il rappelle également, non sans ironie, qu’il ressemble à des tentatives passées de « fichiers miracles » qui n’ont jamais abouti.

Les attentes initiales des éditeurs et l’écart avec les usages des IA

Pourquoi, malgré tout, l’idée a-t-elle circulé rapidement ? Parce que les créateurs de contenus, éditeurs, médias et SEO réclament depuis longtemps un moyen clair de dialoguer avec les intelligences artificielles, dont les méthodes de collecte sont souvent opaques. L’idée est principalement :

• de pouvoir refuser l’entraînement d’un modèle ;
• d’indiquer les contenus à ne pas analyser ;
• de préciser ce qui doit être lu en priorité ;
• de fournir un cadre unifié par lequel s’adresser à tous les modèles.

Mais le LLMS.txt ne répond à ces attentes qu’en surface. Il émet des indications, mais il ne garantit rien, les LLMs n’étant pas obligés de le lire, encore moins de le respecter. D’autant plus que certains modèles n’utilisent pas directement de crawlers dédiés, mais s’appuient sur des datasets fournis par des intermédiaires hors de portée du fichier.

En pratique, on se retrouve avec un fichier hybride suffisamment proche du robots.txt pour susciter la comparaison, mais trop éloigné pour offrir une efficacité équivalente.

À ce stade, le LLMS.txt apparaît donc davantage comme une tentative de rattraper le train en marche plutôt qu’un standard pensé de manière systémique.

Que contient un fichier LLMS.txt ?

Comme nous venons de le voir, le LLMS.txt, malgré son ambition, reste aujourd’hui un concept plutôt qu’un standard clairement établi. Aussi, sa structure reste floue.

La structure théorique du fichier LLMS.txt

En s’inspirant du robots.txt, le LLMS.txt propose un format simple, composé de directives destinées aux intelligences artificielles. Ces directives peuvent, en théorie, couvrir plusieurs aspects, dont :

• l'autorisation ou l’interdiction d’entraînement (les sites indiquent si le contenu peut être utilisé pour former un modèle de langage) ;
• les zones prioritaires (certaines sections d’un site peuvent être signalées comme particulièrement pertinentes) ;
• les contenus sensibles ou protégés (informations privées, page de paiement, sections à usage restreint, etc.) ;
• l'identification des agents IA (certaines versions envisagent la possibilité de cibler des modèles spécifiques ou des types d’intelligence artificielle, comme des LLM textuels, des agents multimodaux, des chatbots, etc.).

L’idée générale est donc de fournir un guide de lecture pour l’IA, plutôt qu’un verrou bloquant.

En pratique, si vous voulez le tenter, la structure d’un fichier LLMS.txt doit être claire et informative pour les intelligences artificielles qui le consultent. Il doit comporter des informations organisées en sections logiques et au format markdown (langage de formatage basé sur du texte simple), notamment pour améliorer la lisibilité et la compréhension de la hiérarchie des informations.

Le fichier LLMS.txt peut aussi inclure des sections dédiées aux différents types de contenus du site (articles de blog, pages produits pour les sites d’e-commerce, ressources téléchargeables, etc.). Chaque section contient des descriptions concises pour aider l’intelligence artificielle à comprendre le contexte et la valeur des contenus, ainsi que des liens vers les pages les plus importantes pour guider les crawlers IA vers le contenu prioritaire.

Source : Tutotiels.lws.fr 

Les limites pratiques du format du LLMS.text

Malgré ce cadre, le fichier présente plusieurs faiblesses, dont :

• une absence de standardisation, puisqu’aucun organisme officiel n’a validé la syntaxe ou les directives, les interprétations peuvent donc varier selon l’intelligence artificielle ;
• pas de vérification ni de sanction, et contrairement à un système contractuel, aucune intelligence artificielle n’est tenue de respecter le fichier ;
• une compatibilité limitée, puisque les modèles IA ne crawlent pas directement le Web (datasets propriétaires, brokers de données, API) et peuvent ainsi totalement ignorer le fichier.

En clair, le LLMS.txt se contente d’émettre des recommandations à qui veut bien les parcourir.

Pourquoi certains experts prônent-ils le LLMS.txt pour le SEO ?

Malgré son caractère encore expérimental et son adoption très limitée, le LLMS.txt suscite un certain engouement dans le contexte actuel du Web et des modèles de langage.

L’un des principaux arguments en faveur du LLMS.txt est qu’il pourrait permettre aux propriétaires de sites de reprendre la main sur leurs contenus. Alors que les intelligences artificielles scannent massivement le Web pour s’entraîner, la question de l’autorisation et du consentement est centrale.

Même si ce contrôle reste théorique, l’existence d’un signal visible et structuré rassure certains créateurs.

Et au-delà de l’aspect pratique, le LLMS.txt a surtout une valeur symbolique, en envoyant un signal clair aux modèles et aux fournisseurs d’IA du type « règles de bonne conduite ». C’est pour cette raison que certains experts voient dans ce fichier une première étape vers un standard ouvert et universel.

Enfin, le LLMS.txt s’inscrit dans un contexte de pression légale et réglementaire croissante. Avec l’AI Act en Europe et les débats sur le copyright et l’usage des données pour l’entraînement des modèles, les éditeurs cherchent des solutions pour montrer qu’ils peuvent explicitement définir leurs conditions.

Ainsi, même si le fichier n’est pas contraignant, il peut servir de preuve que le site a tenté d’encadrer l’utilisation de son contenu en cas de litige.

Pourquoi le LLMS.txt ne fonctionne pas ?

Même si le LLMS.txt suscite de l’intérêt, la réalité montre que son efficacité reste largement théorique. Plusieurs freins majeurs expliquent pourquoi il n’a pas (encore) été adopté, et pourquoi il risque de rester un outil symbolique.

Malgré le battage médiatique, Google n’a jamais intégré le LLMS.txt dans ses systèmes. John Mueller, figure emblématique de Google Search, explique que ce type de fichier n’est pas pris en compte par les intelligences artificielles utilisées par le moteur de recherche, ce qui limite fortement sa portée. Il compare même le concept à la balise meta keywords, autrefois populaire, mais désormais ignorée, soulignant au passage que le LLMS.txt reflète seulement ce que les propriétaires de sites affirment comme pertinent, sans garantie de véracité.

Autant que je sache, aucun des services d’IA n’a dit qu’il utilisait LLMS.txt. Pour moi, c’est comparable à la balise méta keywords - c’est ce que le propriétaire d’un site prétend être le sujet de son site - John Mueller

Cette prudence est partagée par d’autres acteurs majeurs, dont OpenAI (ChatGPT) et Anthropic (Claude), qui n’ont pour l’instant pas annoncé de support officiel du LLMS.txt, laissant le fichier dans un flou opérationnel.

D’ailleurs, les logs serveur semblent confirmer l’adoption très limitée du fichier par les IA et crawlers. Même lorsqu’un site publie un LLMS.txt, les retours concrets montrent que son impact reste faible. Les journaux de serveur et les analyses de trafic révèlent que les intelligences artificielles ne consultent pas systématiquement ce fichier. Et, comme nous le mentionnions, beaucoup de modèles ne crawlent pas le Web directement, mais s’appuient sur des datasets tiers ou des API.

Faut-il implémenter le fichier LLMS.txt ?

Outre le fait que le LLMS.txt semble ignoré par les modèles IA, Olivier Duffez, expert SEO et fondateur de WebRankInfo, évoque, dans un article LinkedIn, le risque de cloaking. Des sites pourraient potentiellement présenter un contenu différent aux IA via LLMS.txt, ce qui soulève des questions de transparence et d’authenticité.

En outre, il existe aussi un risque concurrentiel, puisque la concurrence pourrait facilement avoir accès à des informations sensibles liées à la stratégie de l’entreprise (contenus les plus stratégiques, hiérarchisation des priorités et axes éditoriaux et commerciaux). Olivier Duffez ne recommande clairement pas d’implémenter le fichier LLMS.txt.

À cela, ajoutons que l’usage du LLMS.txt peut donner un faux sentiment de sécurité et une illusion de contrôle, incitant les créateurs à négliger d’autres méthodes plus robustes pour protéger leurs contenus. Sans parler du temps et des ressources consacrés à la création et à la maintenance d’un LLMS.txt qui peuvent être disproportionnés au regard des bénéfices réels.

C’est pourquoi de nombreux experts SEO recommandent plutôt de se concentrer sur des méthodes éprouvées, comme les données structurées (schema.org), le SEO classique ou les protections techniques, plutôt que de miser sur un fichier dont l’efficacité reste largement théorique.

Pour qu’un outil comme le LLMS.txt devienne réellement utile, il faudrait :

• qu’un organisme reconnu établisse un standard clair et universel ;
• que les principaux acteurs de l’intelligence artificielle adoptent et respectent ce standard ;
• que des mécanismes de vérification existent pour garantir que les directives sont bien suivies.

En bref, le LLMS.txt reste aujourd’hui un outil de signal, mais n’est pas un outil de contrainte technique ou juridique. Il émet des recommandations qui ont peu de valeur, et sans mécanisme garanti de respect, son efficacité réelle restera très limitée.

En d’autres termes, le LLMS.txt illustre la volonté des éditeurs de reprendre le contrôle sur l’accès de leurs contenus par les intelligences artificielles. En pratique, il reste largement symbolique (adoption limitée, efficacité non garantie, standardisation absente). S’il ne protège pas réellement les données, le LLMS.txt donne l’occasion d’amorcer la discussion face aux attentes des éditeurs. Néanmoins, une question subsiste : comment concilier l’accès à la connaissance pour l’IA et la protection des contenus créatifs ? Une problématique qui se pose depuis plusieurs années déjà et le déploiement public de ChatGPT.

Crédit photo : ismagilov