Réponse courte
Le llms.txt est un fichier texte en Markdown placé à la racine d’un site (exemple.com/llms.txt) qui résume en langage clair qui vous êtes, ce que vous faites et quelles pages comptent, pour qu’un modèle de langage comprenne votre entreprise sans avoir à interpréter tout le site. C’est une convention proposée en 2024, pas une norme officielle : Google écrit qu’aucun fichier de ce genre n’est nécessaire pour ses fonctions d’IA, et rien ne garantit qu’un moteur de réponse le lise. Il demande environ une heure, ne nuit pas, et oblige à dire clairement ce que fait l’entreprise. Voici le format, un exemple québécois et la mise en ligne.
Ce que fait un llms.txt, et ce qu’il ne fait pas
Un moteur de réponse qui décrit votre entreprise doit deviner ce que vous êtes à partir de vos pages : menus, textes publicitaires, ce qu’il a pu explorer. Ça se trompe de façon prévisible : une entreprise qui a changé d’activité est encore décrite selon l’ancienne, deux marques au nom voisin sont confondues, une page de produit est prise pour l’entreprise elle-même.
Le llms.txt enlève une partie de la devinette : vous écrivez la description vous-même, une fois, et vous indiquez les pages qui comptent. Il faut toutefois être clair sur ses limites.
- Ce n’est pas une norme officielle. La proposition a été publiée par Jeremy Howard le 3 septembre 2024 sur llmstxt.org et mise à jour (v2) en août 2026. Aucun organisme de normalisation ne la porte.
- Ce n’est pas un facteur de classement Google. Google écrit qu’il n’est pas nécessaire de créer de nouveaux fichiers lisibles par machine, de fichiers texte pour l’IA ni de balisage particulier pour apparaître dans les AI Overviews ou le mode IA.
- Ce n’est pas un contrôle d’accès. C’est le rôle du robots.txt. Une adresse privée inscrite dans le llms.txt devient publique.
- Ça ne remplace pas les données structurées. Le JSON-LD schema.org décrit votre entreprise aux machines ; le llms.txt l’explique en phrases. Les deux se complètent.
Pourquoi le faire quand même ? Parce qu’il coûte une heure, qu’il ne peut pas vous nuire s’il dit vrai, et que l’exercice fait souvent ressortir des contradictions entre vos pages. Les éditeurs des grands modèles en publient d’ailleurs pour leur propre documentation : OpenAI (developers.openai.com/llms.txt), Anthropic (platform.claude.com/llms.txt) et Google pour l’API Gemini (ai.google.dev/gemini-api/docs/llms.txt), vérifiés le 2 octobre 2026.
llms.txt, robots.txt et sitemap.xml : trois fichiers, trois rôles
| Fichier | Question à laquelle il répond | Lu par | Format |
|---|---|---|---|
| robots.txt | Quels robots peuvent ouvrir quelles pages ? | Tous les robots qui respectent la convention | Directives |
| sitemap.xml | Quelles adresses existent et quand ont-elles changé ? | Moteurs de recherche | XML |
| llms.txt | Qui êtes-vous et quelles pages comptent ? | Modèles de langage et agents, par convention | Markdown |
Accès, découverte, compréhension. Pour qu’un moteur de réponse vous cite, le robots.txt et l’indexation passent avant le llms.txt : voyez notre guide pour apparaître dans ChatGPT.
Le format, selon la proposition
Il n’y a pas de validateur officiel, mais la proposition fixe un ordre précis. Les modèles lisent bien le Markdown simple ; restez sobre.
| Élément | Obligatoire ? | Ce qu’on y met |
|---|---|---|
| Titre de niveau 1 (# Nom) | Oui, c’est le seul élément obligatoire | Le nom de l’entreprise, exactement comme vous voulez qu’on le répète |
| Citation (> …) | Recommandé | Un résumé de deux à quatre phrases : ce que vous faites, pour qui, où, en quelles langues |
| Paragraphes libres | Facultatif | Ce qui doit être dit clairement, dont les précisions pour éviter les confusions de nom |
| Sections de niveau 2 (## …) | Facultatif | Des listes de liens au format [nom](adresse): une phrase qui dit ce que contient la page |
| Section ## Optional | Facultatif | Les liens secondaires, qu’un agent peut sauter quand il manque de place |
Le titre « Optional » a un sens précis dans la proposition : gardez-le en anglais, même dans un fichier rédigé en français. Les autres titres peuvent être en français.
Un exemple pour une PME québécoise
Voici la structure d’un llms.txt pour une entreprise fictive, Toitures Exemple inc., à Lévis. Remplacez chaque ligne par vos faits réels ; n’ajoutez rien que vous ne pouvez pas prouver.
- # Toitures Exemple inc.
- > Toitures Exemple inc. est un couvreur résidentiel et commercial établi à Lévis (Québec). Nous refaisons et réparons les toitures en bardeau d’asphalte et à membrane élastomère à Lévis, Québec et Bellechasse. Service en français et en anglais.
- Toitures Exemple inc. n’a aucun lien avec Toitures Exemple Ltée, une entreprise ontarienne qui porte un nom semblable.
- ## Faits clés : licence RBQ n° (le vrai numéro), année de fondation, zone desservie, téléphone, courriel, heures, délai de soumission.
- ## Services : [Réfection de toiture en bardeau](https://exemple.ca/bardeau): prix au pied carré, délais, garanties. Une ligne par service.
- ## Guides : [Combien coûte une toiture à Lévis](https://exemple.ca/prix-toiture): fourchettes de prix 2026 et ce qui les fait varier.
- ## Optional : [Plan du site](https://exemple.ca/sitemap.xml), [Fiche Google](lien), [Page Facebook](lien).
Exemple fictif présenté pour la structure. Le nôtre, réel et rédigé en français, se lit à zenitech.dev/llms.txt : il contient notamment une ligne qui nous distingue de deux entreprises étrangères portant le même nom.
Les deux parties qui font le plus de travail
Le résumé. Écrivez-le pour qu’un inconnu puisse le lire une fois et le répéter sans erreur. Enlevez les slogans : « L’excellence au service de vos rêves » n’apprend rien à un modèle ; « couvreur résidentiel à Lévis, bardeau et membrane, Lévis, Québec et Bellechasse » lui apprend tout.
La désambiguïsation. Si votre nom n’est pas unique, et il l’est rarement, nommez les confusions possibles : « n’a aucun lien avec… ». C’est souvent la ligne la plus utile du fichier, parce que c’est l’erreur la plus fréquente des moteurs de réponse.
Ce qu’il ne faut pas y mettre
- Tout ce qui n’est pas vérifiable : un faux fait donne à un moteur, et à un client, une raison de douter du reste.
- Les adresses privées : tableaux de bord, outils internes, sites de test. Le fichier est public.
- Les adjectifs publicitaires (« meilleur », « chef de file », « innovant ») : ils n’apportent aucune information et diluent les faits autour.
- Des renseignements personnels dont vous n’avez pas besoin, comme une adresse résidentielle si vous travaillez de la maison.
- Des faits périmés : un llms.txt qui contredit votre site est pire que pas de llms.txt du tout.
Mettre le fichier en ligne en 6 étapes
- 1. Rédiger le fichier : 30 à 60 minutes, surtout pour le résumé et la désambiguïsation.
- 2. Le placer à la racine du domaine (exemple.ca/llms.txt), servi en texte (text/plain ou text/markdown), pas comme une page HTML.
- 3. Vérifier le robots.txt : si vous utilisez « Disallow: / » avec une liste d’exceptions, ajoutez « Allow: /llms.txt » pour chaque robot d’IA que vous autorisez.
- 4. Le télécharger avec curl depuis l’extérieur de votre réseau pour confirmer le code 200, le type de contenu, et qu’aucune page de connexion ne s’intercale. Certains sites renvoient une page de connexion en HTML avec un code 200 pour toute adresse inconnue : le fichier paraît en ligne, mais il est inutile.
- 5. Facultatif, pour les sites plus techniques : la v2 de la proposition suggère des versions Markdown des pages importantes (même adresse avec .md) et deux liens dans l’en-tête des pages, rel="alternate" type="text/markdown" vers la version Markdown et rel="describedby" vers le llms.txt.
- 6. Le relire chaque fois qu’un fait change : prix de départ, services, zone desservie, téléphone.
Ce que fait ZeniTech
ZeniTech est une agence Web, applications, automatisation et IA établie à Québec, fondée par Alexandre Blais. Notre propre llms.txt est en ligne, en français, servi en texte brut, et notre robots.txt l’autorise pour les robots d’IA que nous laissons passer.
Le llms.txt fait partie de notre audit GEO (1 500 $, avant taxes), avec le test des moteurs IA sur votre secteur, l’accès des robots, la cohérence de votre entreprise d’un site à l’autre et les données structurées. Si vous voulez seulement le fichier, ce guide suffit : on préfère que vous le fassiez bien vous-même plutôt que de le payer.
Questions fréquentes
C’est quoi un fichier llms.txt ?
Un fichier texte en Markdown placé à la racine d’un site (exemple.com/llms.txt) qui résume en langage clair qui est l’entreprise, ce qu’elle fait, ses faits clés et ses pages importantes, pour que les modèles de langage la comprennent sans avoir à interpréter tout le site.
Le llms.txt est-il une norme officielle ?
Non. C’est une proposition publiée par Jeremy Howard en septembre 2024 sur llmstxt.org, mise à jour en août 2026. Aucun organisme de normalisation ne la porte, et Google écrit qu’aucun fichier texte pour l’IA n’est nécessaire pour apparaître dans ses fonctions d’IA.
Est-ce que le llms.txt aide le référencement Google ?
Non. Il ne sert pas au classement dans Google. Son rôle est d’aider un modèle de langage ou un agent à comprendre votre entreprise et à trouver vos pages importantes.
Est-ce que ChatGPT lit le fichier llms.txt ?
La documentation d’OpenAI sur ses robots ne dit pas que ceux-ci lisent ce fichier, et rien ne garantit qu’il soit lu pour une réponse donnée. Ce que ChatGPT exige clairement, c’est que son robot de recherche, OAI-SearchBot, puisse ouvrir vos pages. Faites ça d’abord ; le llms.txt vient en complément.
Quelle différence entre llms.txt et robots.txt ?
Le robots.txt dit aux robots ce qu’ils ont le droit d’ouvrir. Le llms.txt explique qui vous êtes et quelles pages comptent. L’un contrôle l’accès, l’autre aide à la compréhension ; ils ne se remplacent pas.
Mon llms.txt doit-il être en français ?
Rien ne l’impose dans la proposition. Pour une entreprise québécoise qui sert surtout une clientèle francophone, un fichier en français est cohérent avec le site ; vous pouvez ajouter une phrase de résumé en anglais si vous servez aussi une clientèle anglophone. Gardez seulement le titre de section « Optional » tel quel.
Combien coûte un fichier llms.txt ?
Rien, si vous l’écrivez vous-même : comptez 30 à 60 minutes. Chez ZeniTech, il est compris dans l’audit GEO à 1 500 $ avant taxes, qui couvre aussi le test des moteurs IA, l’accès des robots et les données structurées.
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- llmstxt.org : The /llms.txt file (proposition de Jeremy Howard, v2)
- Google Search Central : les fonctionnalités d’IA et votre site Web
- OpenAI : aperçu des robots d’OpenAI
- OpenAI : llms.txt de la documentation développeurs
- Anthropic : llms.txt de la documentation Claude
- Google : llms.txt de la documentation de l’API Gemini