Qu'est-ce qu'un agent IA ?

Définition

Un agent IA est un système logiciel qui perçoit son environnement, raisonne sur celui-ci et prend des actions de façon autonome pour atteindre un objectif défini — sans qu'un humain valide chaque étape. Contrairement à un chatbot classique qui répond à une seule question, un agent peut exécuter des tâches multi-étapes : chercher sur le web, lire des pages, extraire des données, remplir des formulaires, appeler des APIs et synthétiser un résultat.

En 2025–2026, le terme « agent » recouvre un large spectre de systèmes :

Agents de recherche qui compilent des rapports en parcourant des dizaines de sources (Perplexity, ChatGPT Deep Research, Gemini Deep Research)
Agents de code qui lisent la documentation et écrivent du code de façon autonome (Claude Code, GitHub Copilot Agent, Cursor)
Agents shopping qui comparent les prix et finalisent des achats pour le compte des utilisateurs
Agents de support client intégrés dans des plateformes SaaS
Agents d'orchestration qui chaînent des sous-agents spécialisés

Comment les agents consomment le web

Les agents accèdent au web de deux façons principales :

1. Via des crawlers dédiés

Des entreprises comme OpenAI (GPTBot), Anthropic (ClaudeBot), Google (Google-Extended), Meta (Meta-ExternalAgent) et Perplexity (PerplexityBot) envoient des crawlers pour indexer le web et alimenter leurs modèles ou pipelines RAG. Ces crawlers respectent robots.txt, suivent sitemap.xml et récoltent du texte propre.

Les agents peuvent aussi naviguer en direct, via des navigateurs headless ou la négociation de contenu au niveau CDN (comme Markdown for Agents de Cloudflare). Ils lisent vos pages au moment où un utilisateur soumet une requête et en extraient l'information pertinente.

Le pipeline de l'agent

Quand un agent lit votre site, le pipeline typique est :

URL → Requête HTTP → HTML → (conversion en Markdown ou chunks de texte) → tokenisation → fenêtre de contexte LLM

Chaque étape introduit des pertes potentielles. Si votre HTML est lourd (navigation, scripts, trackers), le contenu utile représente une faible fraction des tokens envoyés au modèle. Une page de 16 000 tokens en HTML peut devenir 3 000 tokens en Markdown — une réduction de 80 % (source : Cloudflare, février 2026).

Ce que les agents attendent de votre site

Besoin	Traduction technique
Comprendre le sujet de la page	`<title>`, `<h1>`, JSON-LD Schema.org clairs
Extraire les données clés	HTML sémantique, formats lisibles par les machines
Connaître l'auteur et la date	`author`, `datePublished` en JSON-LD
Faire confiance à la source	HTTPS, données structurées, URLs canoniques
Connaître les permissions d'usage	`robots.txt`, `llms.txt`, en-têtes Content Signals
Naviguer dans le contenu connexe	Maillage interne, `sitemap.xml`

SEO traditionnel vs GEO

Les agents et les bots de recherche classiques ont des besoins similaires, avec des différences importantes :

Fenêtre de contexte : les agents sont limités par leur fenêtre de contexte. Un contenu concis et bien structuré est privilégié.
Exécution : un agent peut interagir avec votre site (clics, formulaires). Un bot SEO ne fait qu'indexer.
Fréquence : les agents naviguent en temps réel pendant une session utilisateur ; les crawlers indexent périodiquement.
Signaux de confiance : les données Schema.org, llms.txt et les politiques Content Signals ont plus de poids pour les agents que la densité de mots-clés.

Par où commencer

Les sections suivantes de cette documentation vous guident à travers tout ce qui est nécessaire pour rendre votre site prêt pour les agents :

Consultez la checklist complète pour un audit rapide
Configurez robots.txt pour les agents IA
Ajoutez des données structurées JSON-LD
Publiez un fichier llms.txt
Activez Markdown pour les agents via Cloudflare