Schema.org v31 juin 2026 : ce que les annonces taisent

Ma timeline déborde depuis deux semaines de posts qui annoncent une Schema.org v31 en juin 2026, avec un type AIModel dédié aux LLM, un type Citation refondu, et des extensions Product pour les agents IA. Joli storytelling. Une seule chose manque : la source. La page officielle schema.org/docs/releases.html liste toujours v30.0 du 19 mars 2026 comme dernière version. Le repo github.com/schemaorg/schemaorg n'a aucun milestone v31, et les sept pull requests ouvertes ne touchent ni AIModel ni Citation.

Voilà ce qui sortira probablement, ce qui ne sortira pas, et ce qui mérite votre temps de balisage d'ici l'été.

Premier rappel utile : Schema.org ne fonctionne pas avec un cycle semestriel strict. La page How we work dit "several substantial updates yearly". Le Steering Group valide chaque release candidate, le webmaster prépare le candidat à partir des discussions GitHub et W3C, et "if no concerns are raised within 10 business days, the schema.org site is updated". Pas de calendrier fixe. Pas de roadmap publique.

L'historique récent confirme l'irrégularité. v28.0 en septembre 2024, v28.1 en novembre 2024. v29.0 en mars 2025, puis v29.1 (avril 2025), v29.2 (mai 2025), v29.3 (septembre 2025), v29.4 (décembre 2025). v30.0 en mars 2026. Six mois entre v29.0 et v30.0 sur les majeures, mais avec plusieurs mineures intercalées. Espérer une v31 pile en juin parce que mars+3, c'est de la divination.

À l'heure où j'écris (fin mai 2026), aucun changelog v31 n'est consultable, aucune annonce du Steering Group n'est sortie. Probabilité d'une v31 majeure en juin : raisonnable mais pas garantie. Probabilité d'une v30.1 mineure entre mai et juillet : plus forte. Probabilité qu'elle contienne AIModel : nulle, sur la base des PRs ouvertes.

Sept pull requests sont ouvertes sur le repo schemaorg, et aucune ne porte sur l'IA, les LLM ou les citations enrichies. Inventaire au 18 mai 2026.

• #4809 Input/Output Path Classes : travail d'infrastructure générique pour modéliser des flux d'entrée/sortie.
• #4808 MedicalSpecialty Feature : extension domaine santé.
• #4674 WebAPI Completion : enrichissement du vocabulaire pour décrire les APIs, avec exemples.
• #4673 PerformingArtsEvent : type pour les événements de spectacle vivant.
• #4484 ItemAvailability DropShipped : statut de disponibilité produit pour le dropshipping (PR stagnante, tag no-pr-activity).
• #4447 Sales Tax Exemption : propriété transactionnelle pour les exonérations de TVA (stagnante).
• #4384 DateTime in JSON-LD Context : spec technique sur la sérialisation des dates dans le contexte JSON-LD.

Si v31 sort en juin avec ce paquet, l'utile pour vous se réduit à : WebAPI (si vous publiez une API et voulez la rendre découvrable), PerformingArtsEvent (si vous êtes dans la culture/spectacle), et éventuellement DropShipped pour les fiches produit. Le reste relève de la plomberie vocabulaire ou de niches verticales.

Aucune balise LLMCitation. Aucune balise AIAnswer. Aucun type AIModel. La propriété citation existe déjà depuis longtemps sur CreativeWork (schema.org/citation), elle ne va pas être "renforcée" par une release magique. Sa définition reste : "A citation or reference to another creative work, such as another publication, web page, scholarly article, etc."

Trois facteurs convergent.

Un. Le marketing SEO a besoin de nouveauté. Annoncer "v31 va tout changer pour le GEO" génère du clic, peu importe que la version existe ou non. Le SE Journal et d'autres titres sérieux relayent prudemment les évolutions Google, mais les blogs commerciaux secondaires extrapolent.

Deux. Schema.org a réellement intégré des extensions liées à l'écosystème données structurées récent. v30.0 a ajouté les equivalence annotations vers GS1, Dublin Core et Open Graph. v29.4 (décembre 2025) a renforcé ConferenceEvent et continué l'alignement GS1. v29.0 (mars 2025) a introduit le vocabulaire incitations financières et législation. Le mouvement est réel : Schema.org devient une couche de traduction entre standards. Mais aucun de ces ajouts ne s'appelle "AIModel".

Trois. Le besoin business est vrai. Les éditeurs cherchent désespérément un signal qui leur garantirait d'être cités par ChatGPT, Perplexity ou Gemini. Si Schema.org ne fournit pas la balise miracle, les agences l'inventent dans leurs posts LinkedIn. C'est une projection, pas une release.

Je joue le jeu : si v31 sort en juin ou juillet, voici ce que j'attends, fondé sur les tendances v29/v30 et les PRs en cours.

Consolidation des equivalence annotations. v30 a ouvert la porte vers GS1, Dublin Core, Open Graph. v31 étendra probablement vers d'autres vocabulaires sectoriels : IPTC pour les médias, Bibliographic Ontology pour l'édition académique, peut-être FOAF pour les personnes. Cela ne changera pas votre code, mais facilitera l'interopérabilité quand vous travaillerez avec des partenaires qui utilisent ces standards.

Maturation du Digital Product Passport. v30 a ajouté des exemples DPP liés au règlement ESPR européen. v31 ira plus loin : propriétés pour la traçabilité matière, alignement complet avec les Verifiable Credentials VCDM 2.0 du W3C. Si vous êtes e-commerçant sur textile, électronique ou batteries, surveillez ce point.

Précisions sur les flux d'entrée/sortie (PR #4809). Plomberie générique, mais utile pour modéliser des pipelines de données ou des workflows métier.

Probablement WebAPI complétée (#4674). Si vous publiez une API publique, vous pourrez la décrire en JSON-LD avec endpoints, schémas de réponse, exemples. Utile pour le développeur expérience et pour les agents IA qui découvrent les APIs.

Ce que je n'attends pas : aucun type spécifiquement IA. Schema.org est un projet consensuel piloté par Google, Microsoft, Yahoo, Yandex. Définir un standard "AIModel" supposerait que les quatre s'accordent sur ce qu'est un AI model, ce qu'ils ne font pas (Google parle de Gemini, Microsoft de Copilot, chacun a sa nomenclature). La balise "neutre" n'existera pas avant que l'industrie se stabilise.

Vous voulez l'angle qui rapporte ? Le voici, et il n'a pas changé depuis Schema.org v30 et retraits Google de janvier : le balisage core soigné bat les balises exotiques à tous les coups.

D'abord, le rappel qui dégrise. Ahrefs a publié en avril 2026 une étude sur 1885 pages ayant ajouté du JSON-LD entre août 2025 et mars 2026, comparées à 4000 pages témoin. Résultat : Google AI Overviews -4,6 %, AI Mode +2,4 %, ChatGPT +2,2 %. Bruit statistique sur AI Mode et ChatGPT, léger recul sur AI Overviews. Le schema markup seul, posé tardivement sur une page déjà mature, ne fait pas exploser les citations IA.

Ce qui marche, c'est de baliser tôt et bien, sur des pages qui ont déjà un signal de qualité. Les types qui comptent restent ceux que John Mueller a rappelés début 2026 sur Reddit, repris par Search Engine Journal : Product, Organization, Article, Review, AggregateRating, Breadcrumb, Person, LocalBusiness, Event, FAQ, Video, Recipe. Sa phrase : "Markup types come and go, but a precious few you should hold on to."

Si vous voulez maximiser les chances d'apparaître dans une réponse IA, voici l'ordre de priorité que je recommande sur la base de ce que je vois passer en audit.

1. Article propre sur chaque page éditoriale, avec author typé Person (pas "Admin", pas "La rédaction"), sameAs pointant vers LinkedIn ou un site personnel, datePublished et dateModified cohérents, publisher complet, image accessible. Les LLM citent plus volontiers les articles avec auteur identifiable, c'est un signal E-E-A-T mécanique.
2. Organization sur la home et le footer, avec sameAs vers Wikipédia/Wikidata si vous y êtes, logo valide, address si pertinent. Ancre votre marque dans le knowledge graph.
3. BreadcrumbList partout. Trivial à implémenter, structure la navigation pour le crawler et l'extracteur RAG.
4. Product + Offer complet sur les fiches e-commerce. Détails dans Schema markup e-commerce : Product, Offer et MerchantReturnPolicy.
5. citation (propriété, pas type) sur les articles qui s'appuient sur des sources primaires. Utilisez-la comme on cite un papier académique : vers les vraies études, pas vers des blogs SEO concurrents.

Le reste, c'est du polish.

La propriété citation est sous-exploitée. Définition Schema.org : référence à une autre œuvre. Elle s'applique à tout CreativeWork (donc à Article, BlogPosting, ScholarlyArticle, etc.). Elle accepte soit un texte libre ("Smith et al, 2024, Journal X"), soit un objet CreativeWork complet avec son URL.

Concrètement, sur un article qui s'appuie sur trois études primaires, vous pouvez écrire :

{
	"@context": "https://schema.org",
	"@type": "Article",
	"headline": "Pourquoi le climat se réchauffe plus vite que prévu",
	"author": {
		"@type": "Person",
		"name": "Guillaume Putier",
		"sameAs": "https://www.linkedin.com/in/guillaumeputier/"
	},
	"datePublished": "2026-06-01",
	"citation": [
		{
			"@type": "ScholarlyArticle",
			"name": "Foster, Rahmstorf, Global temperature trend 2025",
			"url": "https://journals.example.org/foster-rahmstorf-2025",
			"author": "Foster G., Rahmstorf S."
		},
		{
			"@type": "Report",
			"name": "IPCC AR7 WG1 Summary for Policymakers",
			"url": "https://www.ipcc.ch/report/ar7/wg1/"
		}
	]
}

Est-ce que ça améliore vos citations IA ? Aucune étude publique ne le prouve à ce jour. Mais le raisonnement tient : un LLM qui fait du RAG voit explicitement quelles sources vous avez utilisées, peut les vérifier, et peut décider que votre article est lui-même citable parce qu'il s'appuie sur du primaire. C'est ce qu'on appelle de la confiance par dérivation. Sur des sujets santé, droit, climat ou science, c'est probablement déjà payant.

À ne pas confondre avec isBasedOn (qui dit "ma page dérive de telle source") ou mentions (qui dit "ma page parle de telle entité"). citation reste le bon outil pour "voici mes références bibliographiques".

Si vous me demandiez ce que je ferais entre maintenant et mi-juillet sur un site que vous voulez préparer à l'éventuelle v31, voici les cinq points concrets.

1. Auditez votre balisage existant. Crawl Screaming Frog, extraction des types Schema, identification des types Google a retirés en janvier (Practice Problem, Dataset rich result, Sitelinks Search Box, SpecialAnnouncement, Q&A). Vous ne supprimez rien, vous arrêtez de compter dessus pour du rich result.
2. Consolidez vos types core. Article, Organization, Product, Breadcrumb, LocalBusiness selon vos pages-types. Validation Rich Results Test et Schema Markup Validator, zéro erreur, zéro warning.
3. Ajoutez citation sur les articles à forte autorité. Sciences, santé, droit, finance, climat : tout sujet où la traçabilité des sources fait la différence. Voir Entity SEO : autorité d'entité, LLM et knowledge graph en 2026 pour le contexte.
4. Surveillez le repo Schema.org. Le commit qui annonce v31 sera visible sur GitHub avant l'annonce officielle. Mettez une RSS sur les releases ou checkez une fois par semaine. Si v31 sort en juin, vous aurez le diff complet avant la moitié de votre concurrence.
5. Ne perdez pas de temps sur llms.txt. Adoption à 10 % selon SE Ranking, mais aucun moteur principal ne le lit en volume. Voir llms.txt, le nouveau robots.txt pour l'IA générative pour pourquoi je le mets en attente.

v31 sortira un jour, en juin ou ailleurs. Elle ajoutera des types utiles, des PRs en cours, peut-être une surprise. Elle n'ajoutera pas de balise magique qui vous mettrait en tête des citations ChatGPT. Cette balise n'existera pas, parce qu'elle n'a pas de sens dans la logique d'un vocabulaire consensuel comme Schema.org.

Le balisage reste une couche de traduction entre votre contenu et la machine. La machine, en 2026, c'est Google, Bing, Perplexity, ChatGPT, Gemini, Claude, et les agents IA qui consomment vos APIs. Tous lisent le JSON-LD. Tous récompensent la précision. Tous ignorent les balises bidon.

À vous de jouer.

• Schema.org releases history
• Schema.org v30.0 release
• Schema.org governance, How we work
• Schema.org GitHub repository
• Schema.org GitHub releases
• Schema.org citation property
• Google is not diminishing structured data in 2026, Search Engine Journal
• Mueller clarification, Search Engine Roundtable
• John Mueller Clarifies Schema Changes Coming in 2026, Stan Ventures
• We Tracked 1885 Pages Adding Schema, Ahrefs
• How LLMs Learn from Structured Data, GPT Insights
• Schema Markup for AI Citations Technical Guide, Averi.ai
• llms.txt Explained May 2026, Codersera