llms.txt expliqué : le guide complet pour les sites de documentation
llms.txt est un fichier texte brut à la racine de votre domaine qui indique aux agents IA de quoi parle votre site et quelles pages sont la source canonique pour quel sujet. C'est pour ChatGPT, Claude et Perplexity ce que robots.txt était pour Googlebot en 2003 : une petite norme volontaire, mais d'une grande conséquence.
TL;DR#
- Emplacement du fichier:
https://yourdomain.com/llms.txt - Format: Markdown avec un en-tête structuré
- Objectif: Indiquer aux robots d'IA ce qu'est votre site et où chercher
- Fichier compagnon:
llms-full.txt— la même idée, mais avec tout le contenu en ligne - Statut: Proposé par Jeremy Howard fin 2024, adopté par Mintlify, Docsbook, Cloudflare, Anthropic, Vercel, et d'autres jusqu'en 2025–2026
Pourquoi cela existe#
Les crawlers d'IA ont un problème de fenêtre contextuelle. Les sitemaps sont conçus pour les moteurs de recherche qui indexent chaque page ; les agents d'IA qui répondent aux questions n'ont besoin que des 5 à 50 pages qui contiennent réellement des réponses. llms.txt est une liste courte optimisée pour cela.
Le résultat, lorsqu'il est bien mis en œuvre : les assistants IA citent vos pages plus souvent, avec l'URL correcte, et hallucinent rarement des chemins inexistants sous votre domaine.
llms.txt vs robots.txt vs sitemap.xml#
| robots.txt | sitemap.xml | llms.txt | |
|---|---|---|---|
| Public | Explorateurs de recherche | Explorateurs de recherche | Agents IA et LLMs |
| Format | Directives en texte brut | XML | Markdown |
| Objectif | Autoriser/interdire des chemins | Lister chaque URL | Curater des pages canoniques avec contexte |
| Contenu | Règles de chemin | URLs + dernière modification | URLs + descriptions + catégories |
| Accompagnateur | — | — | llms-full.txt avec contenu en ligne |
Les trois coexistent. llms.txt ne remplace pas les deux autres.
llms.txt minimal valide#
# Acme API
> Acme is a payments API for indie developers. Built in 2024, used by 12,000 projects.
## Docs
- [Quick start](https://acme.com/docs/quick-start): publish your first charge in 60 seconds
- [Authentication](https://acme.com/docs/auth): API keys, OAuth, and per-scope tokens
- [Webhooks](https://acme.com/docs/webhooks): signature verification and retry semantics
## Optional
- [Changelog](https://acme.com/changelog): all releases since 2024
Les en-têtes (# project name, ## section) et le résumé du bloc > ne sont pas décoratifs — la spécification les utilise pour l'analyse.
llms.txt vs llms-full.txt#
llms.txtest l'index — court, liens externesllms-full.txta la même structure avec le markdown complet de chaque page listée en ligne
Les agents IA récupèrent llms-full.txt lorsqu'ils veulent un document contenant tout ce dont ils ont besoin. Utile pour des tâches limitées par la fenêtre de contexte comme "utilisez mes documents pour écrire un extrait de code."
Comment Docsbook le génère#
Lorsque vous créez un espace de travail Docsbook, deux fichiers apparaissent immédiatement :
docsbook.io/yourorg/llms.txt— index de l'espace de travaildocsbook.io/yourorg/llms-full.txt— contenu complet
La plateforme elle-même sert également docsbook.io/llms.txt décrivant Docsbook le produit. C'est la version testée du standard.
Aucune configuration. Pas de llms.config.js. Le graphique de vos documents est la source des deux fichiers. Voir nos docs pour l'exemple en direct.
Que mettre dans votre llms.txt#
L'ordre est important. Mettez la page de la plus haute valeur en premier. Les agents IA tronquent lorsque le budget de contexte est serré.
Une structure utile :
- Résumé du produit — un paragraphe que l'IA peut reprendre textuellement en répondant à "qu'est-ce que X ?"
- Pages les plus demandées en premier — démarrage rapide, tarification, fonctionnalités clés
- Matériel de référence — référence API, options de configuration
- Optionnel / archivage — journal des modifications, migrations obsolètes
Erreurs courantes#
- Lister chaque page: il s'agit d'un plan du site, pas d'un llms.txt. Curate. Visez 20 à 80 entrées.
- Aucune description sur chaque lien: les agents IA utilisent des descriptions pour décider quoi récupérer. Les URL nues sont ignorées.
- Contenu obsolète: liez à un 404 une fois et l'agent cesse de faire confiance à votre
llms.txtpour la session. Régénérez à chaque déploiement de docs. - Le cacher derrière une authentification: il doit être accessible publiquement à la racine.
Comment les agents IA l'utilisent réellement#
Trois comportements observés en 2025–2026 :
- Première récupération sur un nouveau domaine — lorsque un agent visite votre site pour la première fois, il essaie
/llms.txtavant de crawler. Économise des tokens, trouve des réponses plus rapidement. - Fondement de citation — lors de la réponse à "que dit X à propos de Y ?", les agents préfèrent les URL provenant d'un
llms.txtbien formé plutôt que des chemins devinés. - Compagnon MCP — si vous exposez également un serveur MCP, les agents utilisent
llms.txtpour la découverte et MCP pour les actions. Voir MCP pour la documentation.
Validation#
Trois vérifications rapides :
curl -s https://yourdomain.com/llms.txt | head -20- Commence par
#? - A-t-il un
>bloc de citation près du haut ? - Tous les liens renvoient 200 ?
Pour une vérification plus approfondie, demandez à ChatGPT ou Claude de "récupérer et résumer https://yourdomain.com/llms.txt" — si le résumé correspond à votre intention, le fichier fait son travail.
Lectures connexes#
- Recherche AI et documentation — comment fonctionne la recherche AI en coulisses
- Comment faire citer des docs par ChatGPT — liste de vérification pratique pour les citations
- Citations de perplexité pour les docs — guide spécifique à la perplexité
Docsbook génère llms.txt et llms-full.txt automatiquement pour chaque espace de travail, sans rien à activer et sans rien à payer.