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llms.txt : un standard de documentation pour l’usage des contenus par les modèles d’IA
mardi 30 décembre 2025, par
llms.txt est un standard émergent de documentation permettant de décrire aux modèles d’IA comment un site web peut être utilisé. Cette page explique le rôle du fichier llms.txt, son fonctionnement, ses cas d’usage et ses implications pour l’IA générative, le droit d’auteur et le consentement des données.
TL ;DR
llms.txt est un fichier texte placé à la racine d’un site web (/llms.txt) permettant de documenter, de façon déclarative, les conditions d’utilisation de ses contenus par des modèles d’IA (LLMs). Ce standard émergent vise à améliorer la transparence entre créateurs de contenu et développeurs d’IA, sans mécanisme technique contraignant. Il permet notamment d’autoriser l’entraînement des modèles tout en en fixant les limites (usage commercial, attribution, données sensibles). Il s’inscrit dans la continuité des standards du web ouvert comme robots.txt ou Humans.txt.
Introduction : llms.txt, un standard émergent pour l’ère de l’IA générative
Avec la généralisation des modèles de langage de grande taille (Large Language Models, ou LLMs), une question devient centrale : comment les créateurs de contenu peuvent-ils indiquer aux systèmes d’IA les conditions d’utilisation de leurs données ?
Le fichier llms.txt est une proposition de standard visant à répondre à ce besoin. Il permet à un site web de documenter, de manière lisible par des agents automatisés, ses préférences concernant l’utilisation de ses contenus par des modèles d’IA.
L’objectif n’est pas d’imposer un mécanisme technique de contrôle, mais de fournir un cadre déclaratif, simple et décentralisé, que les développeurs d’IA peuvent choisir de respecter.
Contexte : pourquoi llms.txt a émergé
L’explosion des LLMs et des données d’entraînement
Depuis 2023, avec la démocratisation de modèles comme ChatGPT, les LLMs sont entraînés sur des volumes massifs de données issues du web public. Cette pratique soulève plusieurs questions légitimes :
Les créateurs de contenu consentent-ils à l’utilisation de leurs données pour l’entraînement d’IA ?
Existe-t-il un moyen standardisé d’exprimer des conditions d’usage claires ?
Comment les développeurs peuvent-ils connaître et respecter ces préférences ?
L’insuffisance des outils existants
robots.txt permet de réguler l’exploration des pages par des moteurs de recherche, mais ne s’applique pas explicitement aux usages liés à l’entraînement des modèles d’IA. Les balises offrent une granularité limitée et ne couvrent pas les cas d’usage spécifiques aux LLMs.
llms.txt propose une approche complémentaire : un fichier placé à la racine du site (/llms.txt), destiné à être consulté par des agents IA pour comprendre les règles d’usage déclarées par le propriétaire du contenu.
Qu’est-ce que llms.txt et comment l’utiliser
Le fichier llms.txt est un document texte simple, accessible publiquement, qui permet de documenter les politiques d’utilisation des contenus d’un site par des systèmes d’IA et des LLMs.
Il ne constitue ni une obligation légale, ni une barrière technique, mais un mécanisme de transparence destiné à faciliter le respect des préférences exprimées par les créateurs.
Ce que permet concrètement llms.txt
Contrairement à une idée répandue, llms.txt ne sert pas uniquement à interdire l’entraînement. Il permet aussi d’exprimer des politiques nuancées, par exemple :
autoriser l’entraînement des modèles tout en interdisant l’usage commercial non autorisé
autoriser l’indexation pour des systèmes RAG, mais refuser l’intégration directe dans des modèles propriétaires
exiger une attribution explicite (auteur, date, URL)
exclure toute utilisation de données personnelles ou sensibles
définir des règles spécifiques selon les acteurs ou familles de modèles
Structure recommandée (exemple indicatif)
Le format suivant est une proposition illustrative, inspirée de mises en œuvre réelles. Il ne s’agit pas d’une spécification officielle et peut évoluer.
# llms.txt – AI usage policy (example)
[Preferences]
Allow-LLM-Training: true
Allow-Document-Indexing: true
Allow-LLM-Scraping: true
Allow-Embedded-LLM-Training: false
[Restrictions]
Content-Restrictions: commercial-use-restriction, copyright-sensitive
Sensitive-Data: excluded
[Rules]
GPT-4: allow-training, allow-indexing
Claude: allow-training, allow-indexing
OpenSource-Models: allow-training
[Attribution-Requirements]
Citation-Required: true
Attribution-Format: Author, Date, URL
[Contact]
Email: contact@example.com
[Last-Updated]
Date: 2026-01-04
Version: 1.1Explication des principaux champs
Allow-LLM-Training : autorise l’utilisation du contenu pour l’entraînement des modèles d’IA
Allow-Embedded-LLM-Training : interdit l’intégration directe du contenu dans des modèles propriétaires fermés
Allow-Document-Indexing : autorise l’usage pour des systèmes de récupération de documents (RAG)
Sensitive-Data : exclut explicitement toute donnée personnelle ou sensible
Rules : permet de définir des règles spécifiques par acteur ou type de modèle
Citation-Required : rend l’attribution obligatoire pour tout usage
Pourquoi implémenter llms.txt
Pour les créateurs de contenu
Autoriser l’entraînement sans renoncer à toute maîtrise
Rendre explicites des règles souvent implicites
Protéger le droit d’auteur tout en favorisant la diffusion du savoir
Assumer une position transparente et responsable
Pour les développeurs d’IA
Identifier clairement les contenus exploitables
Réduire les risques juridiques et réputationnels
Mettre en œuvre des pratiques d’entraînement plus traçables
Bonnes pratiques
Être explicite et cohérent dans les règles déclarées
Distinguer entraînement, indexation et intégration directe
Exiger une attribution lorsque le contenu est réutilisé
Exclure explicitement les données sensibles
Mettre à jour et versionner le fichier
Combiner llms.txt avec robots.txt, Humans.txt et security.txt
Implémentation technique
Création du fichier
Créer un fichier texte nommé llms.txt à la racine du site (/llms.txt).
Vérification de l’accessibilité
curl -I https://www.example.com/llms.txt
# Doit retourner : 200 OKLien optionnel depuis le site
<link rel="llms-policy" href="/llms.txt" />Ou via un lien visible :
<a href="/llms.txt">Politique d’utilisation IA (llms.txt)</a>Adoption et perspectives
llms.txt est un standard émergent apparu en 2023–2024. Son adoption reste volontaire et hétérogène. Il n’existe pas encore de reconnaissance formelle par un organisme de standardisation, mais son évolution rappelle celle de robots.txt à ses débuts : adoption progressive avant normalisation.
Les cadres réglementaires en discussion, notamment en Europe (AI Act), pourraient renforcer l’intérêt de mécanismes déclaratifs de ce type.
Limitations et considérations
Il est important de souligner que llms.txt présente aujourd’hui plusieurs limites :
Le respect du fichier repose sur la bonne volonté des développeurs d’IA
Il n’existe pas de mécanisme d’authentification des agents
La granularité reste limitée (pas de règles par page ou par section)
Ces limites n’annulent pas l’intérêt du fichier, mais rappellent qu’il s’agit d’un outil de transparence, non d’un dispositif de contrôle.
Conclusion : une ouverture encadrée plutôt qu’un refus global
llms.txt n’est pas un outil de blocage, mais un moyen d’exprimer clairement des conditions d’utilisation raisonnées.
Il permet d’autoriser l’entraînement des modèles d’IA tout en en fixant les limites : attribution, respect du droit d’auteur, exclusion des données sensibles et refus de certaines intégrations propriétaires.
À l’image de robots.txt ou Humans.txt, llms.txt s’inscrit dans la tradition du web ouvert : un écosystème fondé sur des conventions partagées, la transparence et la responsabilité.
