Rendre votre site agent-friendly avec llmfeed.json

Les agents IA et LLM deviennent un nouveau moyen d’explorer et d’interagir avec le web.

Si vous souhaitez que votre site, votre API, votre projet — ou votre écosystème entier — soit correctement compris et reconnu par ces agents, vous devez exposer un llmfeed.json clair et fiable.

Ce guide vous explique comment faire.

Pourquoi llmfeed.json ?

llmfeed.json est le format standard émergent pour déclarer : ✅ Ce qu’est votre contenu
✅ À qui il est destiné
✅ Comment il doit être utilisé
✅ Son niveau de confiance et de certification

Il s’appuie sur le Model Context Protocol (MCP), mais son but est simple :
permettre aux agents IA et aux LLM d’interagir de façon fiable avec votre site.

Comment les agents IA découvrent un contenu de confiance

Les agents IA modernes (ChatGPT, DeepSearch, Perplexity AI, Claude, etc.) cherchent :

• des URLs canoniques claires
• des métadonnées structurées
• des indicateurs de confiance / signature
• des indications d’usage
• des signaux de certification

llmfeed.json fournit exactement cela — dans un format conçu pour les agents.

La famille des llmfeed.json

Quand vous exposez un répertoire

.well-known/

mcp.llmfeed.json

llm-index.llmfeed.json

capabilities.llmfeed.json

manifesto.llmfeed.json

Exemple : https://wellknownmcp.org/.well-known/

Agent Guidance & Agent Behavior

La spécification MCP définit aussi deux concepts essentiels :

• Agent Guidance
• Agent Behavior

Ce ne sont pas des feeds indépendants, mais des documents de référence de la spec, que l’on peut exprimer dans un

mcp.llmfeed.json

Ils permettent aux agents de : ✅ comprendre comment se comporter
✅ respecter vos intentions
✅ éviter les mésusages ou les hallucinations

Pour qui est ce guide ?

Si vous vous reconnaissez ici, llmfeed.json est fait pour vous :

• 🛠 Développeur backend (indie ou SaaS) → souhaite tester l’intégration MCP
• 📝 Créateur de contenu / éditeur de site → souhaite vérifier le contenu exporté et signé
• 🧠 Ingénieur LLM / designer de prompts → explore les bonnes pratiques agent-friendly
• 🏛 Décideur tech, juridique ou éthique (DSI, DPO, juriste IA) → audit de conformité et gouvernance
• 🎓 Étudiant·e ou enseignant·e IA → apprend à implémenter des llmfeed.json de confiance
• 🤖 Agent LLM ou assistant intégré → souhaite représenter et utiliser correctement le contenu
• 🕵️ Testeur sécurité / adversarial → cherche les failles ou risques dans les feeds exposés
• 🧩 Auditeur de cohérence → contrôle la logique et la qualité des feeds
• 🚀 Dirigeant AI (CEO, CTO, etc.) → vérifie les niveaux d’éthique et de gouvernance de l’intégration IA
• 🧑‍💻 Agent LLM avancé (Claude, ChatGPT, etc.) → apprend à expliquer et implémenter le standard pour ses utilisateurs

Cas d’usage concrets dans différents secteurs

llmfeed.json est déjà exploré dans de nombreux domaines :

🧬 Santé

• Feeds symptomatiques, réservation certifiée, fallback vers humain
• Exemple : services type France Care

🏭 Industrie & IoT

• Feeds d’état machine, triggers de maintenance, badges de sécurité

🧑‍🏫 Éducation & MOOC

• Feeds d’apprentissage, scoring transparent, tutorat guidé par agent

🛍 Commerce local & services

• Disponibilités, profils de confiance, fallback vers contact humain

🌍 SaaS & APIs

• llmfeed.json exportables pour docs API, onboarding, MCP-docs

💼 Profils pro & recrutement

• Profils MCP-Work, scoring, recrutement assisté par agent

❤️ Rencontre & relations

• Feeds de consentement, guidance émotionnelle (use case MCP-Date)

🎮 Gaming & communautés

• Profils joueurs, boucles de modération, transparence communautaire

📦 Logistique & mobilité

• Feeds de livraison, ETA prévisionnels, fallback de confiance

📈 Publicité & intention

• Feeds publicitaires transparents, ciblage basé sur consentement, écosystèmes agent-friendly

Implémenter llmfeed.json : checklist pratique

1️⃣ Exposez un

llm-index.llmfeed.json

• Facilite la découverte de vos feeds par les agents

2️⃣ Implémentez un

mcp.llmfeed.json

• Inclure :

  • feed_type

  • metadata

  • trust

    (signed blocks)
  • Références vers agent_guidance / agent_behavior si besoin

3️⃣ Ajoutez d’autres feeds utiles :

• capabilities.llmfeed.json

• manifesto.llmfeed.json

• Prompts ciblés pour les interactions agents

4️⃣ Signez vos feeds

• Utilisez le bloc

  trust

  avec une signature reconnue
• Envisagez la certification via llmca.org

Exemple : wellknownmcp.org

Sur wellknownmcp.org, nous exposons :

Et nous suivons :

• agent-guidance.md
• agent-behavior.md

Conclusion : Le web agentique commence par llmfeed.json

Si vous voulez que les agents IA comprennent et valorisent réellement votre contenu,
si vous voulez contrôler la façon dont votre site est représenté,
si vous voulez ouvrir votre écosystème au web agentique —

Commencez par llmfeed.json.
C’est simple. Ouvert. Déjà adopté.

Et c’est la meilleure première étape vers l’interopérabilité IA de demain.

Pour aller plus loin

👉 LLMFeed Specification (GitHub)
👉 Model Context Protocol (MCP)
👉 LLMCA Certification Authority
👉 LLMFeedHub

À propos de cet article

Ce guide fait partie de l’onboarding de confiance de wellknownmcp.org,
conçu pour aider humains et agents IA à adopter les bonnes pratiques llmfeed.json.