Google a discrètement mis à jour sa liste des agents de récupération déclenchés par les utilisateurs en ajoutant de la documentation concernant Google NotebookLM. Ce changement, apparemment mineur, a une portée importante : il indique clairement que Google NotebookLM ne respecte pas les directives définies dans le fichier robots.txt.

Présentation de Google NotebookLM

Google NotebookLM est un outil d’intelligence artificielle développé pour assister la recherche et la rédaction. Il permet à un utilisateur d’indiquer une URL de page web ; l’outil analyse alors le contenu et offre la possibilité de poser des questions, d’obtenir des résumés et de générer des synthèses à partir de ce matériel.

Parmi ses fonctionnalités, Google NotebookLM peut construire automatiquement une carte mentale interactive qui organise les thèmes abordés sur un site et met en évidence les idées essentielles et les points saillants du contenu.

Les « fetchers » déclenchés par l’utilisateur et le non-respect du robots.txt

Les agents classés comme User-Triggered Fetchers (récupérateurs déclenchés par l’utilisateur) sont des processus qui s’exécutent en réponse à une action directe d’un internaute. Par défaut, ces agents ne tiennent généralement pas compte des règles exposées dans le fichier robots.txt.

La documentation officielle de Google sur les User-Triggered Fetchers précise (lien conservé ci-dessous) :

Documentation Google sur les fetchers déclenchés par l’utilisateur

« Parce que la récupération a été demandée par un utilisateur, ces agents ignorent généralement les règles de robots.txt. »

Pourquoi Google-NotebookLM n’applique pas le robots.txt

La finalité première du fichier robots.txt est de permettre aux éditeurs de sites web de définir quelles pages peuvent être explorées ou non par les robots d’indexation (crawlers). Ces directives sont conçues pour les robots automatiques qui parcourent le web afin d’indexer des pages pour les moteurs de recherche.

Cependant, les agents de type User-Triggered Fetchers, tels que le fetcher utilisé par Google NotebookLM, agissent au nom d’un visiteur humain qui a explicitement demandé que le contenu soit analysé. Dans ce contexte, Google considère que la requête offre une forme d’autorisation implicite, si bien que ces fetchers n’appliquent pas les restrictions posées par robots.txt.

Conséquences pour les propriétaires de sites

Pour les administrateurs de sites et éditeurs de contenu, cette distinction entraîne plusieurs implications pratiques et juridiques :

• Perte d’un mécanisme de contrôle : si un éditeur compte sur le fichier robots.txt pour exclure certaines pages d’outils d’analyse ou d’agrégation, cette protection ne s’applique pas forcément aux fetchers déclenchés par un utilisateur.
• Questions de vie privée et d’utilisation des données : certains contenus destinés à un usage restreint (documents internes, pages de test, fichiers pédagogiques non publics) peuvent être récupérés et traités par ces services même si l’éditeur pensait les protéger via robots.txt.
• Impact sur la propriété intellectuelle : les extraits ou résumés générés à partir d’un site peuvent être utilisés dans des outils d’IA, ce qui soulève des questions sur la réutilisation et la réappropriation du contenu.

Exemples de situations à risque

Parmi les scénarios concrets où l’absence d’application du robots.txt peut poser problème :

• Matériel pédagogique payant ou restreint : si des pages de cours ou de ressources sont accessibles via une URL publique, elles peuvent être transmises à un fetcher demandant de l’utilisateur et traitées par l’outil.
• Documentation confidentielle exposée par erreur : une page interne non protégée mais exclue par robots.txt pourrait néanmoins être consultée par des utilisateurs via NotebookLM.
• Sites en développement ou environnement de staging : des contenus en cours de création peuvent être analysés sans que le fichier robots.txt ne protège réellement leur confidentialité.

Moyens de limiter l’accès de Google-NotebookLM

Si un propriétaire de site souhaite empêcher le traitement de son contenu par Google NotebookLM, il existe plusieurs approches techniques et administratives. Il est important de noter qu’aucune méthode n’est universelle ; la pertinence de chaque solution dépendra de l’architecture du site, du niveau de protection recherché et des ressources disponibles.

1) Bloquer spécifiquement le user agent Google-NotebookLM

Google utilise un user agent identifié comme Google-NotebookLM lors de l’extraction de contenu. Les serveurs web et pare-feu applicatifs peuvent donc être configurés pour refuser les requêtes qui déclarent ce user agent.

Sur les installations WordPress, une solution pratique consiste à créer une règle via des plugins de sécurité comme Wordfence (ou équivalents) pour rejeter automatiquement toutes les connexions indiquant le user agent Google-NotebookLM.

Exemple de blocage avec une règle .htaccess

Voici un exemple basique utilisable sur des serveurs Apache pour refuser les requêtes dont le user agent correspond à Google-NotebookLM :

<ifmodule mod_rewrite.c>
RewriteEngine On
RewriteCond %{HTTP_USER_AGENT} Google-NotebookLM [NC]
RewriteRule .* - [F,L]
</ifmodule>

Cette règle renvoie un code d’erreur 403 (Forbidden) aux agents qui identifient leur chaîne d’agent comme Google-NotebookLM. Toutefois, ce mécanisme repose sur la bonne foi du client : un agent peut modifier sa chaîne d’agent et contourner ce blocage.

2) Firewall applicatif et filtrage côté serveur

Les solutions de type WAF (Web Application Firewall) et les configurations de serveur avancées (Nginx, Cloudflare, Akamai, etc.) permettent d’appliquer des règles plus fines : blocage par adresse IP, par signature de requête, par fréquence d’accès ou par comportement (detection d’API calls automatisées, en-têtes atypiques, etc.).

Ces outils offrent une meilleure résilience contre le contournement par falsification du user agent, car ils peuvent combiner plusieurs critères d’identification et bloquer selon des patterns de trafic ou des listes d’IP associées à un service.

3) Restreindre l’accès par authentification

La protection la plus robuste consiste à rendre certaines ressources accessibles uniquement après authentification. Les mécanismes courants :

• authentification HTTP (Basic ou Digest) pour des répertoires sensibles ;
• inscription et connexion utilisateur pour les contenus membres ;
• gestion des rôles et permissions au niveau de la couche applicative.

Si un contenu requiert un login valide, un fetcher déclenché par un utilisateur ne pourra pas y accéder sans disposer des informations d’identification, à moins que l’utilisateur ne fournisse explicitement ses identifiants au service.

4) Utiliser des mesures anti-robots côté client

Certains sites rendent une partie de leur contenu via JavaScript, API internes ou requêtes authentifiées côté client. Bien que ces méthodes n’empêchent pas entièrement la récupération, elles compliquent l’accès automatisé et demandent au fetcher de reproduire des comportements de navigation humains pour obtenir le même contenu.

De plus, l’emploi de jetons CSRF, de tokens court-terme ou de cookies liés à une session utilisateur rend plus difficile l’accès sans avoir passé des étapes d’authentification ou d’interaction.

5) Limitations légales et contractualisation

Au-delà des mesures techniques, la protection du contenu peut être encadrée par des mentions légales, des conditions d’utilisation ou des restrictions contractuelles. Dans certains cas, une clause explicite indiquant l’interdiction de récupération automatique ou la réutilisation des contenus pour des modèles d’IA peut renforcer une position juridique en cas de litige.

Cependant, l’efficacité d’une telle approche dépend du cadre juridique applicable et des ressources juridiques dont dispose l’éditeur.

Limites et contournements potentiels

Aucune méthode n’est infaillible. Voici quelques limites à garder en tête :

• Falsification de l’agent : bloquer un user agent est simple, mais il est également aisé pour un client de modifier sa chaîne d’agent.
• Proxies et services tiers : le trafic peut transiter par des adresses IP tierces ou des services de proxy, ce qui rend difficile l’assemblage d’une liste exhaustive d’IP à bloquer.
• Coût et complexité : l’implémentation d’un contrôle d’accès robuste (authentification, WAF, politique juridique) a un coût de maintenance et de développement.
• Expérience utilisateur : des protections trop strictes risquent d’altérer l’expérience pour les visiteurs légitimes et d’affecter le SEO si elles empêchent aussi les robots d’indexation souhaités.

Comment évaluer si vous devez agir

Avant de déployer des mesures de blocage exhaustives, il peut être utile de :

• identifier les pages réellement sensibles ou exclusives ;
• considérer l’importance de garder une visibilité publique sur les moteurs de recherche ;
• peser le bénéfice SEO d’être indexé contre le risque de voir le contenu exploité par des outils d’IA ;
• analyser les logs serveur pour détecter la présence du user agent Google-NotebookLM ou d’autres fetchers déclenchés par les utilisateurs.

Questions éthiques et bonnes pratiques

L’émergence d’outils capables d’agréger, résumer et réutiliser du contenu soulève des enjeux éthiques :

• transparence : les services devraient indiquer comment ils récupèrent et utilisent les contenus des sites web ;
• crédit et droit d’auteur : la réutilisation de contenus doit respecter la propriété intellectuelle et, le cas échéant, mentionner les sources ;
• préserver la confidentialité : pour des documents sensibles, il est préférable d’opter pour des accès restreints plutôt que de reposer uniquement sur les directives du robots.txt ;
• compatibilité avec les attentes des utilisateurs : un éditeur doit concilier protection du contenu et facilité d’accès pour ses lecteurs légitimes.

Recommandations générales

Pour les éditeurs qui souhaitent gérer prudemment l’exposition de leur contenu face à des outils comme Google NotebookLM, voici quelques lignes directrices :

• cartographier le contenu : identifiez clairement ce qui doit rester public et ce qui doit être restreint ;
• mettre en place une authentification pour les ressources sensibles ;
• utiliser un WAF pour filtrer les comportements suspects et limiter le risque d’accès automatisé massif ;
• surveiller les logs pour détecter les fetchers et analyser la nature des requêtes ;
• prévoir des clauses légales explicites dans les conditions d’utilisation pour encadrer la réutilisation des contenus.

Points techniques à garder en mémoire

Quelques précisions techniques utiles :

• Le fichier robots.txt fonctionne sur le principe d’honorabilité : il s’agit d’un protocole selon lequel les agents bienveillants respectent les directives. Les agents déclenchés par un utilisateur peuvent être considérés différemment.
• Les balises meta robots (noindex, nofollow) influencent essentiellement l’indexation et le suivi des liens par les crawlers classiques, mais n’empêchent pas une récupération directe du contenu si le visiteur y a accès.
• Le blocage par user agent doit être complété par d’autres mesures pour limiter les contournements potentiels.

À propos des données extraites et de l’entraînement des modèles

Les données fournies à un outil d’IA peuvent être utilisées pour générer des résumés, enrichir des réponses ou, dans certains cas, contribuer à des corpus d’entraînement. Les modalités exactes d’utilisation varient selon les fournisseurs et les conditions d’utilisation. Les éditeurs préoccupés par l’usage de leurs contenus devraient examiner les politiques de confidentialité et les conditions d’utilisation du service concerné.

Conclusion

La mise à jour de la liste des User-Triggered Fetchers par Google et l’ajout de Google NotebookLM à cette catégorie mettent en lumière une réalité importante : le fichier robots.txt, bien qu’utile pour contrôler l’indexation par des robots classiques, n’offre pas une protection absolue contre les outils qui agissent au nom d’un utilisateur. Les propriétaires de sites désireux de préserver certaines ressources doivent donc envisager des solutions complémentaires — techniques, organisationnelles et juridiques — adaptées à leur niveau de sensibilité et à leurs objectifs de visibilité.

Pour rappel, la documentation officielle de Google sur ce sujet reste une source d’information utile : Google – User-Triggered Fetchers.