Un Ingénieur Selectel a Présenté un Agent LLM pour la Sélection Automatique de Domaines Disponibles

La sélection de noms de domaine peut être transformée d'une itération manuelle infinie en un scénario court et automatisé : un LLM génère des options, et un script vérifie immédiatement leur disponibilité et rejette les occupées. C'est exactement le pet project décrit par un ingénieur de Selectel, qui a mis en place un service simple pour les cas où vous avez besoin de lancer rapidement une marque, un produit ou une landing page et ne voulez pas passer des heures à chercher une adresse libre. La logique du projet s'articule autour d'un problème tout à fait pratique.

Dans les zones populaires comme .com, .ru, .

io et .org, l'espace est depuis longtemps surchauffé : selon les données citées par l'auteur, seul dans .com il y a plus de 160 millions de domaines enregistrés.

Les noms les plus courts et les plus compréhensibles sont pris, et les bonnes options sont souvent soit occupées, soit mises en vente pour la revente. En résultat, les nouveaux projets recourent à des compromis : ajouter des chiffres, des lettres supplémentaires, des traits d'union ou se tourner vers des zones moins familières. L'indice du marché des domaines que cite l'auteur montre également que l'activité dans les zones populaires a augmenté environ le triple au cours des trois dernières années.

Cela affecte non seulement la reconnaissance de la marque, mais aussi la confiance : une adresse doit être facile à lire, à retenir et à taper sans erreur au clavier. L'auteur lie spécifiquement la pénurie de domaines normaux à des questions de sécurité. Quand un beau nom est déjà pris, les entreprises et les utilisateurs s'habituent à des adresses contrefaites, des miroirs et des variations douteuses, et c'est un terrain fertile pour le phishing et le typosquatting.

L'article fournit des exemples de domaines qui diffèrent de l'original par un seul chiffre ou une seule lettre, et se souvient également de cas plus importants où les attaquants ont déployé des centaines d'adresses fictives pour des événements majeurs. Sur ce fond, un bon domaine n'est plus simplement un choix esthétique : c'est aussi une façon de réduire le risque d'erreurs, de confusion et de perte de confiance chez l'utilisateur. Le service lui-même est implémenté en Python et se compose de deux étapes.

D'abord, l'utilisateur spécifie une description du projet, les zones de domaine souhaitées et le nombre d'options. Plus la demande initiale est précise, plus la sortie est significative : une description de produit précise produit des noms plus appropriés que des catégories abstraites comme « fintech » ou « marketplace ». Ensuite, le LLM via une API compatible avec OpenAI génère une liste de noms selon un prompt rigoureux : courts, mémorables, sans caractères inutiles et uniquement dans les TLD spécifiés.

Après cela, le deuxième module exécute chaque option via python-whois. Si la réponse WHOIS contient des informations sur le domaine, le registraire ou la date de création, l'adresse est considérée comme occupée ; si le service retourne une réponse vide ou des messages comme « not found », l'option est marquée comme disponible. Pour éviter d'attendre trop longtemps, la vérification s'exécute en parallèle sur dix threads, et tout le cycle prend généralement environ 10–30 secondes.

Au-dessus de ce pipeline, l'auteur a ajouté une interface web minimaliste : un champ pour la description du projet, la sélection de la zone de domaine, un compteur pour le nombre de résultats et un bouton de lancement. Après soumission du formulaire, le système retourne une liste déjà vérifiée avec des marques indiquant « disponible » ou « occupé ». Dans les tests pour une requête concernant le coaching d'affaires à Moscou, le service a trouvé, par exemple, l'option disponible bizmoscow.

org, et pour un magasin de produits de café à Saratov a proposé plusieurs autres noms appropriés dans les zones .store, .shop et .

ru. L'auteur lui-même ne tente pas de présenter le projet comme un produit fini : c'est plutôt un prototype fonctionnel qui peut être développé par l'ajustement fin des prompts, des filtres supplémentaires et une logique plus soignée pour évaluer la qualité du nom. Le but de ce projet n'est pas que l'IA ait soudainement résolu le problème de la pénurie de domaines, mais qu'elle gère bien la partie ennuyeuse du processus.

Ici, le LLM agit comme un générateur d'idées, et WHOIS comme un filtre de réalité rapide. Pour les startups, les développeurs individuels et les petites équipes, une telle approche peut économiser du temps au lancement et réduire le nombre de vérifications manuelles inutiles, surtout quand vous n'avez pas besoin du domaine parfait pour la vie, mais simplement une adresse claire et disponible pour le lancement.