Mener une étude fiable sur les robots IA
Des données originales peuvent être citées si l’échantillon, les définitions et les limites sont transparents. Une étude crédible commence par un protocole reproductible.
Pré-enregistrez les domaines, la date, les chemins et les champs collectés.
Définir l’échantillon
Pré-enregistrez les domaines, la date, les chemins et les champs collectés.
Relevez robots.txt, les règles par token, llms.txt, sitemap, données structurées et réponses HTTP. N’extrayez pas de contenu privé ni de données personnelles.
Séparer politique et observation
Présentez séparément les directives publiées, l’accès HTTP effectif et la visibilité en recherche.
Un site peut autoriser un token mais renvoyer un challenge WAF. Une page accessible ne prouve ni visite, ni indexation, ni entraînement, ni citation.
Rendre les mises à jour vérifiables
Datez chaque collecte, conservez le codebook et expliquez les biais et données manquantes.
Les mises à jour mensuelles ne sont comparables que si le protocole reste stable. Évitez les taux universels issus d’un échantillon de convenance.
Checklist pratique
Ces étapes transforment le principe de l’article en une habitude éditoriale et de mesure reproductible.
- Notez l’URL, le token du robot et la date avant de modifier une règle.
- Séparez la directive publiée, la réponse HTTP observée et la visibilité en recherche.
- Liez la documentation officielle et précisez ce que le test ne peut pas prouver.
Questions fréquentes
Combien de sites faut-il ?
Il n’existe pas de nombre magique : indiquez le plan d’échantillonnage et ses biais.
Une étude prouve-t-elle l’entraînement ?
Non. Les directives et réponses HTTP publiques ne prouvent pas comment un modèle a été entraîné.