llms.txt

Définition

Le llms.txt est une proposition de standard de métadonnées sous la forme d'un fichier texte ou Markdown placé à la racine d'un site web. Il fournit aux grands modèles de langage (LLMs) tels que ChatGPT, Google Gemini ou Claude une vue d'ensemble curatoriale des contenus les plus importants et pertinents d'un domaine.

Contrairement aux fichiers robots.txt ou sitemap.xml, il est spécialement conçu pour les systèmes d'IA : il ne liste pas toutes les pages, mais uniquement les ressources sélectionnées pour leur pertinence pour les LLMs. Le llms.txt englobe toutes les mesures structurelles permettant aux propriétaires de sites de définir quels contenus sont particulièrement pertinents pour les LLMs, comment ils doivent être priorisés et quelles zones doivent être exclues de leur utilisation.

L'objectif est de faciliter la découverte et l'évaluation ciblée des contenus importants par les applications d'IA générative, de garder le contrôle sur leur utilisation, et de prendre en compte les aspects liés à la protection des données et au droit d'auteur.

Publics cibles

  • Entreprises et organisations fournissant des contenus de qualité pour les systèmes d'IA ou souhaitant contrôler leur utilisation.
  • Opérateurs de portails d'actualités, sites d'information spécialisée, blogs et bases de connaissances.
  • Fournisseurs d'IA souhaitant travailler de manière responsable et transparente avec des contenus web.

Avantages

  • Pertinence : Accès ciblé des LLMs à des contenus sélectionnés et vérifiés.
  • Contrôle : Maîtrise des données pouvant être traitées par les systèmes d'IA.
  • Protection : Exclusion des zones sensibles ou protégées par le droit d'auteur.
  • Transparence : Communication claire des conditions d'utilisation pour les fournisseurs d'IA.
  • Efficacité : Traitement plus rapide et plus ciblé par les systèmes d'IA.

Composants principaux

  • Listes de liens structurées vers les contenus prioritaires.
  • Descriptions courtes et catégorisation.
  • Instructions Allow/Disallow pour certains agents (LLMs).
  • Indications de priorisation.
  • Formatage basé sur le Markdown pour une lisibilité optimale.

Priorités

  • Pertinence et qualité des contenus listés.
  • Exclusion des données non approuvées.
  • Règles claires pour les fournisseurs d'IA.
  • Implémentation simple et facilité de traitement automatisé.

Tendances

  • Importance croissante dans le contexte de l'utilisation des contenus par l'IA.
  • Demande accrue de standards de transparence pour les modèles génératifs.
  • Intégration potentielle dans les futurs standards web ou réglementations.