llms.txt : le guide complet en français
Le fichier llms.txt est un standard ouvert proposé en septembre 2024 par Jeremy Howard
(cofondateur d'Answer.AI et de fast.ai). Son rôle : donner aux modèles de langage une porte d'entrée
propre vers votre site. Un fichier Markdown unique, placé à la racine, qui dit qui vous êtes,
ce que vous proposez, et quelles pages méritent d'être lues en priorité.
Le problème qu'il résout
Quand un moteur de réponse IA (ChatGPT Search, Perplexity, Gemini…) cherche à comprendre votre site, il télécharge vos pages HTML. Or une page web moderne, c'est 90 % de bruit pour un modèle de langage : menus de navigation, scripts, CSS, bannières de consentement, footers répétés. Le contenu utile — votre offre, vos tarifs, vos coordonnées — est noyé. Et les fenêtres de contexte des modèles, même grandes, restent une ressource comptée : chaque token gaspillé en balises est un token de moins pour votre message.
llms.txt inverse la logique : au lieu de laisser l'IA deviner, vous lui servez un résumé
structuré, rédigé par vous, dans le format qu'elle lit le mieux. C'est l'équivalent moderne du
plan de site — mais pensé pour des lecteurs qui comprennent le langage naturel.
La structure d'un fichier conforme
La spécification llmstxt.org impose un ordre précis, du plus obligatoire au plus optionnel :
- Un titre
H1avec le nom du site ou du projet — seul élément strictement obligatoire. - Une citation (
>) contenant le résumé en une phrase. C'est la ligne la plus importante du fichier. - Des paragraphes libres pour le contexte complémentaire.
- Des sections
H2contenant des listes de liens au format- [Titre](url) : description. - Une éventuelle section
## Optional, que les IA peuvent sauter si leur contexte est limité.
Exemple minimal et valide :
# Boulangerie Martin
> Boulangerie artisanale à Vesoul : pains au levain, viennoiseries maison, commandes pour événements.
## Pages principales
- [Nos pains](https://boulangerie-martin.fr/pains/): gamme complète et prix
- [Commander](https://boulangerie-martin.fr/commande/): commandes en ligne pour particuliers et professionnels
- [Contact](https://boulangerie-martin.fr/contact/): horaires, adresse, téléphone
## Optional
- [Notre histoire](https://boulangerie-martin.fr/histoire/): trois générations de boulangers Bien rédiger chaque partie
- Le résumé : une seule phrase, concrète, sans slogan. Dites ce que vous faites, pour qui, et où. « Plombier chauffagiste à Lure, dépannage 7j/7 en Haute-Saône » bat n'importe quelle formule marketing.
- Les sections : regroupez par intention (Services, Tarifs, Contact, Documentation…) plutôt que de recopier votre menu. 5 à 15 liens suffisent — c'est une sélection, pas un inventaire.
- Les descriptions de liens : après les deux-points, précisez ce que la page contient réellement. C'est cette description qui permet à l'IA de choisir la bonne page à citer.
- Les URL : toujours absolues (avec
https://), jamais de liens relatifs.
Déployer le fichier
Téléchargez le fichier généré ci-dessus, puis déposez-le à la racine de votre hébergement — le même
dossier que robots.txt (souvent public_html/ ou www/). Vérifiez ensuite
qu'il s'affiche bien à l'adresse https://votresite.fr/llms.txt. Sur un site statique
(Astro, Hugo, Next…), placez-le dans le dossier public/ avant le build.
Aller plus loin : llms-full.txt
Pour les sites riches en contenu (documentation, guides, FAQ), la spécification prévoit un second
fichier, llms-full.txt, qui contient l'intégralité du texte utile du site en Markdown
linéaire. L'IA n'a alors même plus besoin de suivre les liens : tout est déjà là. Bonne pratique :
terminer votre llms.txt par un lien vers ce fichier complet.
Qui l'utilise déjà ?
Le standard a d'abord été adopté par les acteurs de la tech — Anthropic, Perplexity, Cloudflare, Stripe et des milliers de projets de documentation l'exposent. Mais son intérêt est encore plus net pour les TPE et les collectivités : quand un habitant demande à une IA « quels sont les horaires de la mairie de X ? » ou « trouve-moi un électricien vers Vesoul », les sites qui exposent leurs informations proprement ont toutes les chances d'être cités correctement — les autres dépendent de ce que l'IA aura réussi à déduire.