Gouvernance IA et LLM
Emplacement : Étape 2, Gouvernance IA et LLM.
Cette étape contrôle la manière dont les crawlers liés à l’IA et les préférences d’usage machine sont publiés. C’est ici que Better Robots.txt devient plus qu’un simple éditeur de robots.txt.
Ce que cette étape contrôle
L’étape publie une surface de politique plus claire pour plusieurs catégories liées à l’IA :
- AI Training Protection : publie des règles et signaux restrictifs visant les bots orientés entraînement quand l’option est activée.
- AI Search & Answer Engines : choisit si les systèmes de recherche et de récupération de réponses IA sont autorisés ou restreints par des règles et signaux publiés.
- Content usage signals : clarifie les préférences telles que
search,ai-inputetai-train. - llms.txt : disponible séparément quand l’offre le supporte. Voir l’étape dédiée llms.txt.
Ces contrôles correspondent aux catégories crawlers d’entraînement, systèmes de réponse ou de récupération et aux signaux d’usage décrits dans la taxonomie des bots Better Robots.txt.
Comment décider
Utilisez des options strictes si :
- l’entraînement, la génération de réponses ou la pression de scraping est une préoccupation réelle ;
- le site veut une posture publique plus claire sur l’usage IA ;
- le profil de contenu (édition, recherche originale, contenu payant) justifie le compromis face au trafic généré par l’IA.
Utilisez des options plus légères si :
- le site profite du trafic de référence venant des recherches IA ;
- restreindre l’entraînement apporte peu de valeur par rapport à la découvrabilité ;
- l’opérateur n’est pas sûr et préfère une base publiée mais permissive.
Liste de contrôle avant de durcir :
- Le site est-il un site de découverte publique ou un site orienté protection ?
- Le site a-t-il seulement besoin d’une ouverture basique, ou d’une posture IA plus explicite ?
- La préoccupation porte-t-elle sur l’entraînement, la génération de réponses, le scraping ou les archives ?
- Quel comportement mérite d’être publié clairement, même si l’application au runtime ne peut être garantie ?
Ce que cette étape ne fait pas
Cette étape :
- n’authentifie pas les crawlers IA et ne vérifie pas leur identité ;
- ne garantit pas la conformité aux préférences publiées ;
- ne garantit pas l’exclusion de tout jeu d’entraînement ;
- ne prouve pas un blocage au runtime ;
- ne remplace pas une couche juridique ou d’infrastructure.
Le bon cadrage : publication de politique et guidance machine.
Offre concernée
- Free : signaux IA basiques et bascule principale d’AI Training Protection.
- Pro / Premium : contrôle module par module plus profond, support de
llms.txtet séparation plus fine entre catégories.