WebDoctor
Outil de diagnostic

Vérificateur de préparation IA

Les assistants IA deviennent la porte d'entrée du web. Cette vérification vous dit si ChatGPT, Claude, Perplexity et l'IA de Google peuvent explorer votre site, le comprendre et le citer : llms.txt, règles robots.txt pour les robots IA, données structurées, sitemap et métadonnées, chaque point noté avec sa correction.

La vérification récupère quelques fichiers publics (page d'accueil, robots.txt, llms.txt, sitemap) via notre serveur. Rien n'est conservé.

Ce que « prêt pour l'IA » veut dire

La recherche, c'était dix liens bleus ; c'est de plus en plus une réponse unique synthétisée par ChatGPT, Claude, Perplexity ou les résultats IA de Google. Ces systèmes ne recommandent que les sites qu'ils peuvent explorer, analyser et juger fiables, et les signaux sur lesquels ils s'appuient ne sont pas identiques à ceux du SEO classique.

Trois couches comptent. L'accès : votre robots.txt décide quels robots IA ont le droit de lire le site, et bloquer le mauvais robot vous retire entièrement de ses réponses. La compréhension : les données structurées (JSON-LD) et des métadonnées propres sont ce que les moteurs de réponse analysent le plus fiablement pour déterminer le sujet de vos pages. Le guidage : un fichier llms.txt à la racine de votre site donne aux systèmes d'IA une carte organisée de ce qui compte, dans un format conçu pour les modèles de langage.

Ce vérificateur lit exactement ce qu'un robot IA lirait, note les trois couches et propose une correction concrète pour chaque point signalé.

Ce qui est vérifié

  • llms.txt : présent à la racine du site et conforme au format llmstxt.org (titre, résumé, sections de liens)
  • robots.txt : règles d'accès pour 11 grands robots IA (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended et d'autres), avec l'impact recherche vs entraînement expliqué
  • Données structurées : blocs JSON-LD sur la page d'accueil et types schema.org qu'ils déclarent
  • Sitemap : découvrable via robots.txt ou à l'emplacement par défaut
  • Métadonnées : title, meta description, URL canonique, balises Open Graph et H1

Pas encore de llms.txt ?

Générez-en un valide à partir de votre sitemap en une minute environ, gratuitement.

Ouvrir le générateur de llms.txt →

Sur le blog

Données structurées

Les types de schema qui donnent des résultats enrichis

Neuf types obtiennent encore un traitement visuel. Deux très connus ont été retirés. Voici la liste actuelle, tirée de la documentation de Google.

15 septembre 2026 · 5 min de lecture Core Web Vitals

Core Web Vitals en 2026 : seuils et ce qui a bougé

Les métriques n'ont pas changé cette année. Une bonne partie de l'outillage autour, si. Voici ce qui est vrai aujourd'hui.

8 septembre 2026 · 5 min de lecture Meta description

Meta descriptions à l'ère des réponses par IA

La balise description n'a plus qu'un seul rôle, et il est plus modeste qu'avant. Voici quoi y écrire, et ce qui compte davantage.

12 août 2026 · 4 min de lecture

Tous les guides →

Frequently asked questions

Qu'est-ce que llms.txt ?
Un fichier en markdown simple à la racine de votre site (comme robots.txt, mais pour les modèles de langage) qui nomme votre site, le résume et relie vos pages les plus importantes. Les systèmes d'IA qui le prennent en charge l'utilisent comme une carte organisée au lieu de deviner à partir du HTML brut. Le format est défini sur llmstxt.org.
Bloquer GPTBot nuit-il à mon classement Google ?
Non. Le classement classique de Google ne tient pas compte de GPTBot. Mais bloquer un robot de recherche IA vous retire des réponses de ce moteur : bloquez PerplexityBot et Perplexity ne peut plus vous citer ; bloquez GPTBot et la recherche de ChatGPT vous ignore. Google-Extended est l'exception : il ne contrôle que l'entraînement de Gemini, pas la recherche.
llms.txt est-il un standard officiel ?
C'est une proposition communautaire (llmstxt.org) à l'adoption croissante mais inégale. Elle ne coûte qu'un petit fichier texte, plusieurs outils d'IA le lisent déjà et aucun n'en pâtit : c'est une assurance bon marché plutôt qu'un pari.
En quoi est-ce différent du SEO classique ?
Le SEO classique optimise pour des algorithmes de classement ; la préparation IA optimise pour être lu, compris et cité par les moteurs de réponse. Les deux se recoupent (sitemaps, données structurées, bonnes métadonnées), mais la préparation IA ajoute la politique d'accès des robots et llms.txt, et accorde moins d'importance aux liens et aux mots-clés.
Mon score est bas. Que corriger en premier ?
Par ordre d'impact : débloquez les robots de recherche IA dont vous souhaitez les citations, ajoutez des données structurées JSON-LD à vos pages clés, puis ajoutez un llms.txt. Les problèmes de métadonnées (title, description, canonique) sont des gains rapides, souvent réglés en une après-midi.