#llmsmap.me

Audit technique indépendant

deepset.ai

deepset.ai

Score global de préparation IA

Résultat combiné de tous les signaux de l’audit.

70sur 100Moyen
Audit de préparation IA: 21/07/2026Données techniques publiques

Évaluation globale de préparation IA

Niveau de préparation de deepset.ai pour les systèmes d’IA

70/100

deepset (deepset.ai) a obtenu 70/100 lors de l’audit technique automatisé de préparation à l’IA. llms.txt était accessible, llms-full.txt était introuvable et ai.txt était introuvable. L’analyse de robots.txt a trouvé 0 robots IA explicitement autorisés, 0 bloqués et 1 sitemap déclaré. La complétude du balisage de la page d’accueil atteint 40% ; aucun type Schema.org détecté. Balises OpenGraph détectées : 4. Les résultats correspondent aux réponses publiques observées le 2026-07-21T08:39:29.962Z.

Contexte de l’évaluation

L’audit combine les fichiers lisibles par les machines, les règles des robots, les sitemaps et le balisage de la page d’accueil. llms.txt est accessible et contient 1 836 jetons.

robots.txt est disponible ; robots IA bloqués : 0. Sitemaps déclarés : 1. Aucun type Schema.org détecté.

Profil Lighthouse mobile : performance 26/100, accessibilité 90/100, SEO 100/100.

Points forts confirmés

  • llms.txt est accessible
  • La structure publique du site a été vérifiée
  • 1 sitemap(s) déclaré(s)
  • Les signaux OpenGraph et canoniques ont été vérifiés

Améliorations prioritaires

  1. 1Ajouter llms-full.txt pour fournir un contexte plus riche.
  2. 2Ajouter du JSON-LD pour l’organisation, le site et les entités principales.
Jetons llms.txt1 836
Jetons llms-full.txt
ai.txt
sitemap.xml

Profil technique Google Lighthouse

Une mesure Lighthouse mobile. La catégorie expérimentale Agentic Browsing est présentée séparément et ne remplace pas le score global de LLMSMap.

Mobile · Lighthouse
26

Performance

90

Accessibilité

81

Bonnes pratiques

100

SEO technique

57

Agentic Browsing

Interprétation des résultats

La performance mobile est de 26/100 ; le plus grand contenu visible est apparu en 6.5 s et le thread principal a été bloqué pendant 1,750 ms. Le décalage de mise en page est de 0.167. Les tâches longues retardent les actions des utilisateurs et des agents de navigateur.

Accessibilité : 90/100, bonnes pratiques : 81/100, SEO technique : 100/100. La catégorie expérimentale Agentic Browsing atteint 57/100 et reste distincte du score global de LLMSMap.

1

Libérer le thread principal et accélérer le premier écran

Découpez les longues tâches JavaScript, différez les scripts et styles non critiques et réduisez les chaînes de requêtes bloquantes.

2

Réduire le code chargé inutilement

Supprimez le CSS et le JavaScript inutilisés, chargez les widgets lourds à la demande et limitez les scripts tiers.

3

Optimiser les images et leur ordre de chargement

Servez des formats modernes adaptés, donnez la priorité au visuel principal et chargez tardivement le contenu sous la ligne de flottaison.

4

Réduire la latence réseau

Améliorez la réponse du serveur, retirez les redirections inutiles et utilisez la compression et le cache.

FCP4.5 s

Premier contenu

LCP6.5 s

Contenu principal

CLS0.167

Stabilité visuelle

TBT1,750 ms

Temps de blocage

SI8.9 s

Vitesse visuelle

Glossaire des métriques
FCP · Premier contenu
Moment où le premier texte ou la première image apparaît.
LCP · Contenu principal
Moment où le plus grand élément visible est affiché.
CLS · Stabilité visuelle
Déplacements inattendus pendant le chargement ; une valeur basse est préférable.
TBT · Temps de blocage
Durée pendant laquelle le thread principal ne pouvait pas répondre rapidement.
SI · Vitesse visuelle
Vitesse à laquelle la zone visible s’est remplie de contenu.
21/07/2026Lighthouse 13.4.0Profil mobile

Vérifications de préparation IA

Fichiers lisibles par les machines, règles des robots, découverte et balisage de la page d’accueil.

llms-full.txt

La version complète est introuvable

ai.txt

Le fichier ai.txt est introuvable

robots.txt

Fichier trouvé

https://deepset.ai/robots.txt
Sitemap dans robots.txt1

1 sitemap trouvé

Schema.org (JSON-LD)

Aucun balisage Schema.org trouvé sur la page d’accueil

OpenGraph40%

4 balises OpenGraph trouvées

Accès des robots IA

D’après l’analyse de robots.txt

GPTBotNon mentionné
OAI-SearchBotNon mentionné
ChatGPT-UserNon mentionné
Google-ExtendedNon mentionné
ClaudeBotNon mentionné
Claude-SearchBotNon mentionné
Claude-UserNon mentionné
BytespiderNon mentionné
CCBotNon mentionné
PerplexityBotNon mentionné
Perplexity-UserNon mentionné

Sitemaps

Parcours de découverte déclarés pour les robots et les agents.

Balises OpenGraph

Métadonnées d’aperçu social détectées sur la page d’accueil.

Complétude du balisage: 40%
og:typewebsite
og:titleThe Sovereign AI Platform for Agents
og:descriptionDeploy production AI with full control. Build agents and RAG systems using the Haystack Enterprise Platform, trusted by enterprise, defense, and regulated industries.
# deepset

> deepset builds production-ready, custom AI agents and LLM applications with unmatched time-to-value, powered by the trusted open-source Haystack framework used by thousands of enterprises worldwide.

# This file provides structured information to support responsible LLM indexing and usage. Inspired by llms.txt emerging standard.

Source: https://www.deepset.ai/
Contact: https://www.deepset.ai/contact-us
Sitemap: https://www.deepset.ai/sitemap.xml
Last Updated: 6/18/2025

## Overview

Deepset's mission is to make custom AI solutions accessible to every organization, driving adoption and impact. By combining innovation with expertise, we simplify the complexity of LLM agent and application development, empowering teams to solve their most mission-critical challenges with speed, trust, and control.

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## Industries

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- [AI in Manufacturing](https://www.deepset.ai/industries/manufacturing): Accelerate the transition from Gen AI strategy to execution with applications and agents that are designed to meet the highest standards of quality and trust in the industry.


## Resources

- [deepset AI Webinars](https://www.deepset.ai/webinars): Attend and watch recorded webinars related to the AI industry, targeting: Developers, Products, Solutions, Partnerships, Customers & more.
- [deepset AI Blog](https://www.deepset.ai/blog): The deepset AI blog covers AI Architecture, AI Fundamentals, AI Best Practices, AI Trends, and AI Solutions & Products.
- [How to Build a Semantic Search Engine in Python](https://www.deepset.ai/blog/how-to-build-a-semantic-search-engine-in-python): Search your large collection of documents in the most effective way using open source tools.
- [Understanding the Model Context Protocol (MCP)](https://www.deepset.ai/blog/understanding-the-model-context-protocol-mcp): How MCP is standardizing context integration for AI applications.
- [The Beginner’s Guide to Text Embeddings](https://www.deepset.ai/blog/the-beginners-guide-to-text-embeddings): Text embeddings represent human language to computers, enabling tasks like semantic search. Here, we introduce sparse and dense vectors in a non-technical way.
- [What Is Text Vectorization?](https://www.deepset.ai/blog/what-is-text-vectorization-in-nlp): A guide to the history and the role of text vectorization in semantic search systems.
- [The Role of Preprocessing in RAG](https://www.deepset.ai/blog/preprocessing-rag): Half of a Retrieval Augmented Generation project is data preparation and indexing.
- [Evaluating LLM Answers with the Groundedness Score](https://www.deepset.ai/blog/rag-llm-evaluation-groundedness): Improve LLM security, trust, and observability with our pioneering Groundedness metric for RAG applications.
- [Evaluating RAG Part I: How to Evaluate Document Retrieval](https://www.deepset.ai/blog/rag-evaluation-retrieval): A guide to the evaluation of components in retrieval augmented generation.
- [GraphRAG: Using the Power of Knowledge Graphs to Improve Retrieval and Generation](https://www.deepset.ai/blog/graph-rag): Discussion of the graph-based approach to processing complex datasets for context-rich LLM responses.
- [Intelligent Document Processing with LLMs](https://www.deepset.ai/blog/intelligent-document-processing-with-llms): LLM-powered IDP in action: Three real-world examples of intelligent automation of complex reports and portfolios.



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Ajouté 19/07/2026
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