Tout savoir sur le scrapping.
Chatbot-Entreprise
Méthodes de scraping
Scraping classique (HTML parsing par scripts)
Le scraping classique consiste à écrire des scripts pour envoyer des requêtes HTTP aux pages web et analyser le HTML renvoyé. En Python, on utilise souvent la librairie requests pour récupérer le code HTML d’une page, puis un parseur HTML comme BeautifulSoup pour extraire les données souhaitées
. BeautifulSoup permet de naviguer dans l’arborescence HTML (DOM) et de filtrer par balises, classes CSS ou identifiants afin d’isoler les éléments contenant les données à scraper. Par exemple, on peut récupérer toutes les citations d’une page :
pythonCopierModifierimport requests
from bs4 import BeautifulSoup
URL = "http://quotes.toscrape.com"
page = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(page.content, "html.parser")
quotes = [q.get_text() for q in soup.find_all('span', class_='text')]
print(quotes)
Dans cet exemple, requests.get() télécharge le HTML de la page, et BeautifulSoup crée une structure parseable pour extraire chaque <span class="text"> (chaque citation). Ce type de scraping convient bien aux sites statiques (contenu purement HTML). Il est rapide et léger car il n’ouvre pas de vrai navigateur : BeautifulSoup est plus rapide que Selenium car il n’exécute pas JavaScript ni ne charge de page complète
. En revanche, il ne peut pas exécuter de code JavaScript – si les données ne sont pas présentes directement dans le HTML initial (sites dynamiques), il faut une autre approche.
Pour les sites dont le contenu se charge dynamiquement (via JavaScript par exemple), on peut employer Selenium. Selenium contrôle un navigateur web automatisé (Chrome, Firefox, etc.) et peut simuler les actions d’un utilisateur (clics, défilement, remplissage de formulaire). Il permet donc de récupérer du contenu après exécution du JavaScript, au prix d’une exécution plus lourde et lente
. Avec Selenium en Python, on utilise un pilote (ex. ChromeDriver) et on peut accéder aux éléments de la page :
pythonCopierModifierfrom selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
options = Options()
options.headless = True # mode headless, sans interface
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get("https://demo.scrapingbee.com/content_loads_after_5s.html")
element = driver.find_element(By.ID, "content")
print(element.text) # affiche le texte de l'élément avec id="content"
driver.quit()
Dans ce script Selenium, on attend le chargement puis on extrait directement le texte d’un élément spécifique
. Selenium permet ainsi d’accéder aux données générées dynamiquement, de naviguer sur plusieurs pages (en suivant des liens, en paginant, etc.) et d’interagir avec l’interface comme un humain (cliquer des boutons “suivant”, etc.). Il est toutefois plus complexe à configurer (installation d’un driver, gestion du navigateur) et plus lent qu’un simple requests + BeautifulSoup.
En Python, il existe aussi des frameworks spécialisés comme Scrapy, qui combine en un outil l’envoi des requêtes asynchrones, le parsing et la gestion du crawling (exploration de multiples pages via des spiders). Scrapy est très performant pour crawling à grande échelle (hautement asynchrone et optimisé pour parcourir de nombreux liens rapidement)
. Il offre un écosystème de middlewares (pour gérer les proxies, éviter les bans, etc.) et de pipelines pour traiter les données collectées. En revanche, Scrapy supporte mal nativement le JavaScript – pour les pages dynamiques il faut l’étendre (ex. en l’intégrant avec Selenium ou un rendu headless)
.
En somme, le scraping par code Python offre une grande flexibilité : on peut combiner requests/BeautifulSoup pour la simplicité et la rapidité sur du statique, Selenium pour le dynamique, ou Scrapy pour le passage à l’échelle. Il requiert cependant des compétences en programmation et un investissement en développement plus important que des solutions prêtes à l’emploi.
Outils RPA open-source (TagUI, Robot Framework)
Les outils de Robotic Process Automation (RPA) open-source peuvent aussi être utilisés pour le web scraping. Ils automatisent des actions utilisateur (souris, clavier, navigation web) de manière scriptée, souvent via un langage de script simplifié ou par enregistrement d’actions.
TagUI est un outil RPA open-source (maintenu par AI Singapore) conçu pour automatiser des tâches web ou desktop. Il se distingue par une syntaxe de script très accessible, proche du langage naturel
. Par exemple, via son interface Python (tagui pour Python), un script de scraping avec TagUI peut ressembler à :
pythonCopierModifierimport tagui as r
r.init()
r.url("https://www.google.com")
r.type('//*[@name="q"]', "OpenAI scraping[enter]")
print(r.read('result-stats')) # lit le texte du bloc de résultats
r.close()
Dans cet exemple, TagUI ouvre Chrome, effectue une recherche Google et lit le texte du résultat du nombre de résultats
. TagUI permet d’automatiser des navigateurs en arrière-plan (mode headless) et gère les interactions courantes. Il offre même des add-ons pour Excel/Word et peut s’intégrer à des scripts Python ou R pour étendre les capacités (par exemple pour appliquer de l’IA ou manipuler les données)
.
TagUI est multi-plateforme et gratuit. Il convient pour créer rapidement des “bots” simulant un utilisateur : remplissage de formulaires, clics, navigation multi-étapes, extraction de texte à l’écran, etc. Il supporte aussi des fonctionnalités avancées comme l’OCR (reconnaissance de texte dans des images) et l’automatisation visuelle (repérage d’images à l’écran).
Robot Framework est un autre outil open-source pouvant servir au scraping. Il s’agit à l’origine d’un framework de tests automatisés basé sur des mots-clés en langage naturel. Grâce à des librairies comme SeleniumLibrary, Robot Framework peut ouvrir un navigateur et effectuer des actions puis extraire des informations. Un test Robot Framework faisant office de scraper pourrait par exemple :
robotframeworkCopierModifier*** Settings ***
Library SeleniumLibrary
*** Task ***
Ouvrir le site et extraire titre
Open Browser https://example.com Chrome
${titre}= Get Text xpath=//h1
Log Titre de la page: ${titre}
Close Browser
Ici on ouvre Chrome, on récupère le texte du titre <h1> de la page, puis on ferme le navigateur. Le tout est écrit en pseudo-anglais clair (conformément à la philosophie Robot Framework). L’avantage est de pouvoir combiner facilement avec d’autres mots-clés (ex: lire un fichier Excel de paramètres, appeler une API, etc.) et de bénéficier de la communauté Robot (initialement très axée QA/test). Robot Framework est très extensible et maintenu par une fondation à but non lucratif, avec des mises à jour régulières
.
En résumé, les outils RPA open-source offrent une approche no-code/low-code pour le scraping : on décrit les étapes plutôt que de coder les requêtes HTTP. Ils peuvent piloter de vrais navigateurs, ce qui permet de scraper pratiquement n’importe quel site (même très dynamique ou protégé par des interactions complexes). En contrepartie, ils peuvent être moins efficaces pour scraper de gros volumes (plus lents qu’un parsing direct HTML) et demandent parfois des ajustements manuels (sélection des bons sélecteurs, synchronisation des temps de chargement).
Outils no-code/low-code (n8n, Apify, ParseHub, PhantomBuster)
De nombreux outils no-code ou low-code facilitent le scraping pour les non-développeurs. Ils proposent des interfaces graphiques ou des flux prédéfinis pour extraire des données du web sans écrire (beaucoup de) code.
n8n : c’est un outil d’automatisation open-source (alternative à Zapier) qui permet de créer des workflows visuels. Via des nœuds dédiés, on peut configurer un workflow de scraping : par exemple un nœud HTTP Request pour appeler une URL, suivi d’un nœud HTML Extract pour parser le contenu HTML
blog.n8n.io. Le nœud HTML Extract de n8n utilise des sélecteurs CSS ou XPath pour extraire les éléments voulus (texte, attributs, etc.). On peut ainsi, en quelques blocs, scraper un site et envoyer les données vers un fichier CSV ou une base de données. n8n offre la possibilité d’ajouter du JavaScript personnalisé si nécessaire, et de planifier des exécutions récurrentes. C’est un outil self-hosted (qu’on peut héberger soi-même gratuitement) ce qui évite les limitations des services cloud, tout en restant accessible par son interface visuelle. Un exemple de workflow n8n : HTTP Request vers
example.com-> HTML Extract avec le sélecteur des éléments à extraire -> noeud de traitement (split, tri) -> noeud d’enregistrement (p. ex. Google Sheet ou fichier)blog.n8n.io.Apify : Plateforme cloud dédiée au web scraping et à l’automatisation. Apify propose plus de 3000 acteurs (actors) prêts à l’emploi pour des sites populaires (par ex. scraper Amazon, Twitter, Instagram, etc.)
. L’utilisateur peut simplement configurer ces acteurs (souvent en entrant un mot-clé de recherche, un lien, etc.) et lancer le scraping sur l’infrastructure Apify. Pour des besoins spécifiques, Apify permet de coder son propre scraper en JavaScript (via Puppeteer/Playwright) ou en Python. On bénéficie alors de l’infrastructure scalable d’Apify (ordonnanceur de tâches, gestion des proxies intégrée, stockage des résultats, API pour récupérer les données). Apify est donc low-code dans le sens où de nombreux templates existent, et cloud (pas besoin de gérer l’exécution soi-même). Il y a un plan gratuit de base, mais pour des gros volumes il faut souscrire à une offre payante. L’avantage est la scalabilité et la richesse des outils déjà disponibles (ainsi qu’une communauté qui publie de nouveaux scrapers). L’inconvénient peut être le coût à grande échelle et la nécessité de coder en JS pour des cas complexes malgré toutgeekbacon.comgeekbacon.com.
ParseHub : C’est un outil no-code de scraping avec une interface 100% visuelle (application de bureau ou web). L’utilisateur indique l’URL à scraper, puis clique sur les éléments qu’il souhaite extraire directement dans un navigateur simulé. ParseHub va inférer les sélecteurs CSS ou XPath et permettre de parcourir plusieurs pages (en suivant un bouton “Next” par exemple) sans code. Il gère le JavaScript, la pagination, et permet d’exporter les données en CSV/JSON. ParseHub est freemium : gratuit pour un certain nombre de projets avec des limitations (200 pages par run dans la version gratuite) et payant pour des besoins intensifs. C’est adapté pour des besoins ponctuels ou des utilisateurs non techniques : « facile pour des cas de complexité modérée, mais pas idéal pour du massif »
. En effet, la concurrence (nombre de requêtes simultanées) est limitée en version standard, et il peut être moins efficace pour scraper des milliers de pages régulièrement. Néanmoins, sa simplicité d’utilisation en fait un bon choix pour prototyper rapidement un scraper ou extraire des données d’un site sans écrire de code.
PhantomBuster : Outil en ligne spécialisé dans le scraping d’informations sur les réseaux sociaux et le growth hacking. PhantomBuster offre une panoplie de “Phantoms” (scripts préconfigurés) pour réaliser des tâches comme : extraire les résultats d’une recherche LinkedIn, récupérer les membres d’un groupe Facebook, suivre des comptes Instagram, envoyer des messages automatisés, etc.
tetriz.io. L’utilisateur n’a qu’à sélectionner le Phantom correspondant, entrer ses paramètres (par ex : une liste d’URLs de profils LinkedIn, ou un mot-clé de recherche), et lancer l’exécution sur le cloud PhantomBuster. Il est possible de chaîner plusieurs Phantoms pour créer des workflows plus complexes (par ex. scraper une liste de profils puis leur envoyer un message)tetriz.io. PhantomBuster gère pour vous la rotation des IP, le respect de quotas (il permet d’étaler les actions dans le temps pour éviter d’être bloqué par les plateformes)tetriz.io. C’est un service commercial avec abonnement (quelques Phantoms et minutes d’exécution sont offertes en essai gratuit limité). Très prisé en marketing digital, il automatise des tâches complexes spécifiques aux plateformes (souvent fermées) : par exemple récupérer les emails de profils LinkedIn nécessite normalement d’appeler l’API LinkedIn (restreinte) ou de faire du reverse-engineering, ce que PhantomBuster a déjà codé. Son domaine d’application est toutefois restreint aux cas couverts par les Phantoms existants (même s’il en existe beaucoup), et il ne permet pas de scraper n’importe quel site arbitraire comme le ferait un outil générique. Pour les développeurs, PhantomBuster offre une API permettant de lancer les Phantoms de façon programmatique, voire d’exécuter son propre code JavaScript headless, mais cela reste dans le cadre de leur plateforme clouddatascientest.comdatascientest.com.
En résumé, les outils no-code/low-code offrent une approche rapide pour mettre en place du scraping sans compétences pointues en développement. Ils sont idéaux pour prototyper ou pour des projets spécifiques (souvent métiers : marketing, veille, etc.). Cependant, ils peuvent montrer leurs limites en termes de flexibilité (si le site cible change, il faut parfois tout reconfigurer manuellement) et de coût (les plans gratuits sont limités, et à grande échelle le coût peut devenir important comparé à une solution maison).
Requêtes sur API officielles (et stratégies combinées API + scraping)
Dans certains cas, il est possible d’éviter le “scraping” au sens strict en s’appuyant sur les API officielles proposées par les sites web. De nombreux services en ligne exposent des API REST pour accéder aux données de leur plateforme de façon propre et documentée (par exemple l’API Twitter, l’API GitHub, l’API Google Maps, etc.). Quand elles existent, ces API offrent souvent un moyen plus fiable et légal d’obtenir les données : la réponse est déjà structurée (JSON/XML) et vous avez la garantie contractuelle de pouvoir l’utiliser dans le cadre des conditions fixées par le fournisseur.
Avantages des API : vous recevez des données déjà formatées (plus besoin de parser du HTML complexe) et vous ne risquez pas de voir votre script bloqué par un anti-bot, puisque vous utilisez l’interface prévue par le site
. Les API sont en général rapides et stables : un appel API renvoie directement l’information demandée depuis la base de données, sans avoir à charger une page web complète
. De plus, juridiquement, utiliser une API avec une clé d’accès fournie par le service signifie que vous respectez (normalement) les conditions d’utilisation – on est donc en conformité légale tant qu’on reste dans les limites fixées (pas d’utilisation non autorisée des données, respect des quotas, etc.)
.
Limites des API : toutes les plateformes ne proposent pas d’API publique, ou alors elles peuvent restreindre fortement les données accessibles. Par exemple, l’API Twitter (v2) nécessite une clé payante pour accéder à la plupart des tweets récents, l’API LinkedIn est très limitée et réservée à certains partenaires. Même quand une API existe, elle n’expose qu’une partie des données disponibles sur le site web, souvent pour protéger certains renseignements ou dans un but commercial
. De plus, les API imposent des quotas d’appel (nombre de requêtes par minute/jour) et des restrictions d’usage (par ex., interdiction de redistribuer les données). Elles peuvent aussi être payantes au-delà d’un certain volume. Enfin, utiliser l’API nécessite de parfois faire plusieurs appels pour recomposer une info disponible d’un seul tenant sur le site web
(ex: pour reconstituer un profil complet via API, il faut peut-être appeler l’endpoint “utilisateur” puis “expériences” puis “compétences”…).
Stratégie combinée (API + mini-scraping) : Dans la pratique, un mélange des approches peut donner le meilleur résultat. Par exemple, supposons que l’on veuille obtenir des informations sur des produits d’un site e-commerce : le site fournit une API publique pour obtenir le prix et le nom d’un produit à partir de son identifiant, mais pas la note moyenne ou les commentaires. On peut alors appeler l’API officielle pour récupérer la liste des produits et leurs prix (données fiables, rapides), et parallèlement scraper les pages produit pour extraire la note moyenne ou le nombre de commentaires. Cela réduit la charge de scraping et utilise l’API pour ce qu’elle fait de mieux. De même, certaines données très sensibles (ex : données personnelles) n’existent que sur les pages web publiques car elles ne sont pas fournies par l’API – une stratégie combinée permet de compléter les données obtenues légalement par API avec un soupçon de scraping là où c’est nécessaire. Cette approche peut également être utile pour contourner partiellement des limitations : par exemple, l’API d’un service peut retourner au maximum 1000 résultats, mais le site web en affiche 5000 via une pagination. On peut utiliser l’API pour les 1000 premiers, puis scraper les 4000 restants via le site web.
En somme, quand une API existe, il est souvent recommandé de l’utiliser en premier lieu (« Préférez les API quand vous le pouvez »
) pour bénéficier d’un accès aux données plus propre et durable, et de recourir au scraping classique uniquement pour les données non couvertes par l’API ou pour lesquelles l’API est insuffisante. Cette démarche limite les risques juridiques et techniques (on évite de surcharger le site par du scraping intensif si une API bien foutue peut nous fournir l’information).
Logiciels spécialisés (ZennoPoster et autres)
Enfin, il existe des logiciels spécialisés pour l’automatisation et le scraping, souvent destinés à des utilisateurs avancés ou à des cas d’usage spécifiques. Parmi ceux-ci :
ZennoPoster : Un logiciel commercial très connu dans le milieu SEO et marketing. Il s’agit d’un outil d’automatisation tout-en-un qui permet de créer des scripts de navigation web complexes via une interface visuelle de type flowchart. ZennoPoster peut simuler un navigateur avec onglets multiples, gérer du multi-threading, résoudre des CAPTCHA, utiliser des proxy, etc., sans qu’il soit nécessaire de coder (ou avec du C# pour étendre). Il est apprécié pour réaliser des tâches comme la création automatisée de comptes, le remplissage de formulaires à grande échelle, le scraping de données de masse, et même le spam (détournements moins éthiques). Techniquement, ZennoPoster comprend un éditeur visuel (Project Maker) où l’on enregistre ou assemble les actions (clic, extraction, boucle, condition, etc.), puis un moteur qui exécute ces projets en parallèle. Il est Windows-only et payant (licence unique). Son efficacité vient du fait qu’il est conçu pour être un navigateur automatisé très robuste, avec gestion fine des délais, des erreurs, de la mémoire, etc. Par exemple, ZennoPoster peut ouvrir 50 onglets sur 50 sites différents en parallèle et extraire des informations simultanément (grâce à sa prise en charge du multi-thread)
. Il offre une prise en charge native des proxies et intègre des services de captcha-solving. En d’autres termes, c’est un peu le “couteau-suisse” de l’automation web pour ceux qui ne veulent pas coder eux-mêmes en Selenium ou Scrapy. En revanche, sa courbe d’apprentissage existe (maîtriser l’outil et optimiser les flows complexes peut prendre du temps) et son usage sur des plateformes tierces reste soumis aux mêmes contraintes légales (il automatise un navigateur réel, donc pas de passe-droit si le site interdit explicitement l’automatisation).
Octoparse : Autre solution spécialisée (mentionnée dans la section no-code, mais positionnée entre no-code et logiciel dédié). Octoparse propose un outil de scraping visuel avec des fonctionnalités avancées (planification dans le cloud, rotation d’IP automatique sur les offres payantes, etc.). Il peut être vu comme une alternative à ParseHub, avec une interface moderne pour designer des “tâches” de scraping. La version gratuite est limitée (comme ParseHub) et les versions payantes débloquent la scraping farm cloud pour exécuter à grande vitesse. Octoparse est orienté utilisateur non-tech, tout en fournissant des options pour gérer les cas dynamiques (il peut cliquer sur des menus déroulants, scroller la page pour charger du contenu infini, etc.). Comme ZennoPoster, c’est un logiciel propriétaire, donc l’utilisateur dépend des mises à jour du fournisseur en cas de changement du contexte web.
Autres : On peut citer UiPath (leader des RPA commerciaux – plus orienté automatisation d’entreprise générale, mais qui peut scraper aussi, avec une licence coûteuse), Import.io (qui était un outil no-code de scraping très populaire, pivoté maintenant vers une offre data payante), Diffbot (solution SaaS haut de gamme qui utilise l’IA pour extraire automatiquement des données structurées de n’importe quelle page, via une API – cher mais très puissant, souvent utilisé pour de la veille à grande échelle)
geekbacon.com, ou encore des outils spécialisés par domaine (ex : Scrapebox pour scraper les résultats Google et envoyer des commentaires sur des blogs – typiquement blackhat SEO).
Ces logiciels spécialisés se caractérisent souvent par une efficacité élevée sur leur cas d’usage (ils intègrent dans un seul produit ce qu’il faudrait autrement coder à la main : navigateur + parser + gestion anti-block + scheduling) et par un coût qui les réserve à des usages pro. Selon le besoin, ils peuvent accélérer grandement un projet de scraping complexe (économisant du temps de développement), mais ils peuvent aussi être “overkill” pour des petits projets (learning curve, configuration) et posent la question de la pérennité (dépendance à un outil tiers).
En résumé, le panorama des méthodes de scraping est large : du simple script Python de quelques lignes aux plateformes cloud sophistiquées. Chaque méthode a ses atouts et ses limites, qu’il s’agisse de la technique (gestion du JavaScript, volume de données, vitesse) ou des considérations pratiques (coût, facilité de mise en œuvre, maintenance, aspects légaux). Le choix dépendra de la nature du projet (one-shot ou récurrent, petite extraction ou big data, données publiques ou sensibles, etc.) et des ressources disponibles (compétences en interne, budget alloué, délais…). La section suivante compare plus en détail ces approches.
Comparatif détaillé des approches (avantages, inconvénients, contraintes)
Chaque méthode de scraping présente des avantages et des inconvénients spécifiques. Le tableau ci-dessous résume les principaux points forts et faiblesses de chaque approche, en incluant les contraintes techniques et légales associées.
Scraping classique (scripts Python)
| Avantages | Inconvénients et contraintes |
| • Flexibilité totale : possibilité de scraper n’importe quel site en contrôlant finement les requêtes et le parsing. Le développeur peut adapter le code à tous les cas particuliers (login, pagination, format spécifique)blog.n8n.io. |
• Outils éprouvés et gratuits : bibliothèques open-source (Requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium…) avec de larges communautés et documentations. Pas de coût logicielql2.com.
• Performance : très efficace pour les pages statiques ou semi-dynamiques. Un parseur HTML comme BeautifulSoup est léger et rapide, et des frameworks comme Scrapy sont optimisés pour crawler en asynchrone des milliers de pages rapidementgeekbacon.comwscraper.com.
• Contrôle : on peut mettre en place des solutions sur-mesure pour gérer les anti-bots (rotation de proxies, spoofing d’User-Agent, respect du robots.txt, etc.) en utilisant des outils complémentaires. | • Nécessite du développement : demande des compétences en programmation et un investissement initial (écrire et tester le script). Courbe d’apprentissage si on débute en web scraping.
• Maintenance : si le site web change de structure HTML, le script doit être ajusté. Ces solutions sont brittle (fragiles) face aux changements de DOM ou aux mesures anti-scrapingrebrowser.netzenrows.com.
• Sites dynamiques : difficultés avec les contenus générés par JavaScript. Il faut intégrer Selenium ou un moteur headless, ce qui ralentit le scraper et complexifie le codezenrows.comzenrows.com.
• Scalabilité : pour de très gros volumes, il faut prévoir une infrastructure (multi-threading, distribution sur plusieurs machines, gestion mémoire) – sinon le scraping séquentiel peut être lent.
• Contraintes légales : risque de violer les CGU du site si on scrape sans autorisation (ex. LinkedIn l’interdit dans ses CGU)captaincontrat.com. Il faut respecter le robots.txt et éviter de collecter des données personnelles sans base légale (RGPD)captaincontrat.comcaptaincontrat.com. En cas d’abus (scraping massif non autorisé), on s’expose à des blocages d’IP, voire à des poursuites (ex. pour extraction de base de données substantielle, art. L. 342-3 CPI)captaincontrat.comcaptaincontrat.com. |
Outils RPA open-source (TagUI, Robot Framework)
| Avantages | Inconvénients et contraintes |
• Simplicité pour l’utilisateur : pas (ou peu) de code à écrire. Les étapes sont décrites en quasi-langage naturel (ex : r.type(selector, "texte")) ou via des mots-clés prédéfinis. Permet à des non-développeurs d’automatiser des extractions. |
• Navigateur réel : comme ces outils pilotent un vrai navigateur, ils peuvent récupérer fidèlement n’importe quel contenu, même si du JavaScript complexe est impliqué, sans se soucier manuellement des appels asynchrones.
• Multi-canal : les RPA comme TagUI ou Robot peuvent aussi interagir avec d’autres applications (Excel, emails…) dans le même flux. Intéressant pour des processus end-to-end (ex: extraire des données et les saisir ailleurs automatiquement).
• Coût : ces solutions étant open-source, aucune licence n’est à payer, quel que soit le nombre de “bots” déployésggsitc.comggsitc.com. | • Lenteur relative : automatiser un navigateur est plus lent que d’analyser directement du HTML. Pour chaque donnée, le navigateur charge l’ensemble de la page, les images, exécute JS, etc. Pour du scraping de masse, c’est moins efficace que des requêtes HTTP directes (ex: « Web scraping with Selenium is slower… »artificialcorner.com).
• Robustesse : un script RPA peut être sensible aux aléas (popup imprévue, élément qui met du temps à apparaître). Il faut souvent ajouter des pauses ou des attentes explicites, ce qui complexifie un peu la conception.
• Montée en charge : difficile de faire tourner des centaines de navigateurs en parallèle. Les RPA open-source ne sont pas conçus pour orchestrer facilement des dizaines de machines (contrairement à certains outils pros).
• Communauté plus restreinte : par ex. TagUI, bien que soutenu par AI Singapore, a une communauté plus petite que celle de Selenium/Scrapy. Moins d’exemples ou de tutos disponibles en cas de problème (même si Robot Framework a, lui, une communauté assez vaste)geekbacon.comggsitc.com.
• Contraintes légales : identiques à tout scraping. Piloter un navigateur n’exempte pas du respect des CGU et de la législation sur les données. Une RPA peut potentiellement surcharger un site si mal configurée (loop rapide) – il faut donc intégrer des délais pour ne pas dégrader le service du site cible (éthique et légal)captaincontrat.comcaptaincontrat.com. |
Outils no-code/low-code (n8n, ParseHub, Apify, PhantomBuster)
| Avantages | Inconvénients et contraintes |
| • Accessibilité : ces outils offrent des interfaces user-friendly (drag & drop, point & click). Un analyste métier peut monter un projet de scraping simple sans écrire de code complexe. |
• Productivité : beaucoup de fonctionnalités sont préconstruites – ex. templates d’extraction, connecteurs vers des services (Google Sheets, Slack…). Cela accélère la mise en place. ParseHub et Octoparse peuvent déduire automatiquement les modèles de données (ex: détecter une liste d’articles dans une page) ce qui fait gagner du temps.
• Maintenances et mises à jour : dans le cas des services cloud (Apify, PhantomBuster), les éditeurs mettent à jour leurs outils pour s’adapter aux changements des sites cibles ou aux évolutions techniques (navigateurs, anti-bots). On bénéficie aussi de support en cas de problème, sur les plans payantsql2.com.
• Écosystème : Apify propose une place de marché de scrapers tout faits, PhantomBuster une multitude de phantoms pour les réseaux sociaux – on profite donc du travail de la communauté ou de l’entreprise sans tout refaire soi-même.
• Scalabilité (pour les solutions cloud) : il est facile de lancer plusieurs tâches en parallèle sur des serveurs distants, ou d’horaire des exécutions automatiques. L’infrastructure étant gérée par le fournisseur, on peut passer à l’échelle sans gérer de serveurs. | • Limites de personnalisation : on peut être coincé si le site a une structure atypique que l’outil n’arrive pas à interpréter. Avec un outil no-code pur, si le scraping avancé nécessite une logique conditionnelle complexe, c’est parfois difficile à implémenter sans code. Certaines plateformes cloud (Apify) permettent du code, mais ce n’est plus du no-code à ce stade.
• Dépendance : on dépend d’un outil tiers. Si l’outil ferme ou change ses tarifs/API, le projet peut être remis en question. Par ex., une modification de l’interface ParseHub peut nécessiter de refaire un projet d’extraction.
• Coût et limitations : la plupart ont un modèle freemium avec des quotas. Dès qu’on dépasse un certain volume (pages par mois, tâches simultanées, etc.), il faut payer. PhantomBuster, par ex, limite le temps d’exécution par Phantom en gratuit. Sur le long terme, ces coûts peuvent dépasser le coût d’infrastructure d’un script maison.
• Sécurité/Confidentialité : utiliser un service cloud implique d’envoyer les données vers ce service. Cela peut poser problème pour des données sensibles (bien vérifier les conditions). De plus, donner ses identifiants (pour scraper en étant connecté, typiquement) à un service externe comporte un risque.
• Contraintes légales : même si l’outil facilite techniquement le scraping, la responsabilité de l’usage des données repose sur l’utilisateur. Par exemple, PhantomBuster permet d’automatiser la collecte de données sur LinkedIn, mais LinkedIn peut bannir le compte utilisé si elle le détecte. Ces outils intègrent souvent des mesures pour limiter les abus (ex: scheduling pour rester sous les radarstetriz.io), mais l’utilisateur doit respecter les lois (RGPD si données perso, interdiction de revente non autorisée des données, etc.). |
API officielles (approche API + scraping)
| Avantages | Inconvénients et contraintes |
| • Fiabilité et stabilité : les API sont faites pour être utilisées par des applications tierces, elles offrent donc une constance (versions stables, contrat sur les champs de données). Moins de risque de “casse” qu’un parseur HTML lors d’un changement de site. |
• Données structurées : la réponse est souvent en JSON ou XML, prête à l’emploi – pas besoin d’écrire du code de parsing HTML, on économise du temps et on évite des erreurs d’extractionzenrows.comzenrows.com.
• Efficience : une API peut fournir directement la donnée voulue (par ex. le nombre de likes d’un post) sans qu’on ait à extraire et nettoyer tout le HTML autour. Les appels sont en général plus légers à traiter côté client qu’un chargement de page web completzenrows.comzenrows.com.
• Légalité : utiliser l’API publique d’un service signifie qu’on est en accord avec ses CGU tant qu’on reste dans les limites. On évite ainsi le risque juridique d’un scraping non autorisé. Par exemple, l’utilisation d’une API avec clé évite le risque d’accès non autorisé pouvant être qualifié pénalement (en France, art. 323-3 du code pénal) si l’on extrayait les données “frauduleusement” autrementcaptaincontrat.comcaptaincontrat.com.
• Support et documentation : les API disposent de docs officielles et parfois de support développeur, ce qui facilite le développement par rapport à un site web à décortiquer manuellement. | • Couverture partielle : l’API ne donne souvent accès qu’à certaines données. Les éditeurs gardent le contrôle sur ce qui est exposé. Ex: l’API Instagram ne permet plus d’obtenir la liste des abonnés d’un compte depuis 2018, alors que le site web le montre. Si la donnée voulue n’est pas dans l’API, il faudra de toute façon scraper le site web.
• Quotas et latences : les API imposent des limites de débit (ex: X requêtes par heure). Pour un gros volume, cela peut ralentir le projet ou nécessiter de payer pour augmenter les quotasdataforest.aidataforest.ai. Certaines API publiques gratuites sont très limitées, obligeant à passer sur des plans payants onéreux pour un usage intensif.
• Complexité multi-appels : une page web peut agréger de multiples infos que l’API morcelle. On doit alors faire plusieurs appels et combiner les résultats. Par ex., pour reconstituer un profil LinkedIn via l’API, il faudrait peut-être un appel pour le profil de base, un pour les expériences, un pour les formations, etc., là où le HTML de la page contient tout. Cela ajoute des développements et des points de défaillance potentiels.
• Conditions d’utilisation : les API ont leurs propres CGU. Parfois, l’utilisation commerciale des données peut être restreinte même en passant par l’API. Ou bien les données fournies via l’API peuvent être anonymisées/incomplètes pour raison de conformité (ex: API Twitter qui ne donne pas les emails des utilisateurs). On reste lié contractuellement : en cas de non-respect (appel au-delà du quota non autorisé, scraping des données API pour les republier sans droit), la clé API peut être révoquée.
• Dépendance fournisseur : risque qu’une API change (dépréciation de version) ou ferme. Par exemple, l’API Facebook a drastiquement réduit ses fonctionnalités après 2018, ce qui a pu casser des applications qui en dépendaient. |
Logiciels spécialisés (ex: ZennoPoster, Octoparse)
| Avantages | Inconvénients et contraintes |
| • Tout-en-un et polyvalents : ces outils intègrent de nombreuses fonctions prêtes à l’emploi : gestion multi-thread, proxies, résolution de CAPTCHA, scheduling, etc. Par exemple, ZennoPoster permet simultanément de remplir des formulaires et d’extraire des données sur plusieurs sites, sans coder ces logiques de parallélisationslashdot.org. |
• Interface visuelle avancée : on peut construire des scénarios complexes avec des boucles, des conditions et des branchements via une interface graphique, ce qui réduit les erreurs par rapport à du code brut pour certains utilisateurs.
• Communauté dédiée : ZennoPoster a une base d’utilisateurs (SEO, growth hackers) qui partagent des templates ou des projets. De même, Octoparse/ParseHub ont des forums d’utilisateurs. Pour des besoins très spécifiques, ces communautés peuvent fournir des astuces (ex: contourner un Cloudflare anti-bot avec tel réglage proxy dans Zenno).
• Performance pour usage ciblé : sur certaines tâches, ces outils obtiennent rapidement des résultats qu’il faudrait sinon combiner via plusieurs scripts. Diffbot par exemple excelle à extraire des Knowledge Graph à partir d’articles de presse sans qu’on lui fournisse de modèle, grâce à l’IA intégréegeekbacon.comgeekbacon.com.
• Support et évolution : solutions commerciales = mises à jour régulières (ex: pour supporter la dernière version de Chrome), support client en cas de bug. | • Coût financier : ZennoPoster requiert l’achat d’une licence (plusieurs centaines de $ selon l’édition). Diffbot, Import.io et consorts fonctionnent sur abonnement conséquent. Ces coûts peuvent être difficilement justifiables pour un projet ponctuel ou à petit budget.
• Propriétaire et fermé : contrairement aux outils open-source, on n’a pas la main sur le code interne. On dépend de l’éditeur pour les mises à jour. Cela peut être problématique en cas de bug bloquant ou si l’éditeur cesse le support.
• Complexité de l’outil : paradoxalement, bien que no-code en théorie, ces solutions demandent du temps pour être maîtrisées. ZennoPoster, par exemple, a une courbe d’apprentissage réelle compte tenu de la richesse des options (contrôle du DOM, scenarios d’erreur, etc.). Un développeur Python expérimenté ira peut-être plus vite à coder son script sur mesure qu’à apprendre en profondeur un outil visuel.
• Environnement requis : certains ne tournent que sur Windows (ZennoPoster), ou nécessitent une machine avec GUI (Octoparse peut tourner en cloud mais la version desktop consomme beaucoup de RAM/CPU). Cela peut compliquer les déploiements en environnement serveur Linux par exemple.
• Contraintes légales : ces outils permettent d’automatiser massivement, il faut donc redoubler de prudence quant à l’utilisation. Un ZennoPoster peut créer des centaines de comptes pour spammer – ce n’est pas légal et traceable. En scraping pur, l’outil lui-même n’empêche pas de violer les CGU d’un site ou les lois (il peut même faciliter l’extraction massive, d’où la nécessité pour l’utilisateur de s’auto-brider : limites de vitesse, respect robots.txt, etc.). |
Remarque : Quel que soit l’outil ou la méthode, il est impératif de respecter l’éthique et le droit lors de toute opération de scraping. Cela signifie : consulter les Conditions Générales d’Utilisation du site visé avant de scraper (certaines l’interdisent formellement)
, privilégier les APIs publiques quand disponibles
, paramétrer son scraper pour ne pas surcharger le site (delais entre requêtes, plages horaires creuses)
, ne pas scraper de données personnelles à grande échelle sans base légale (RGPD)
, et bien sûr ne pas utiliser les données de manière illicite (revente non autorisée, concurrence déloyale, etc. – à ce titre, détourner massivement le contenu d’un site peut être qualifié de parasitisme en droit commercial
).
Études de cas concrets de scraping en entreprise
Pour illustrer, voici plusieurs cas d’usage réels où le scraping de données a été employé en contexte professionnel :
Entraînement de modèles de langage (LLM) : Les grands modèles de langage type GPT-3/GPT-4 sont entraînés en partie sur des données massives collectées par scraping du web. Des entreprises comme OpenAI, Anthropic ou Google ont mis en place leurs propres bots crawlers pour parcourir le web et alimenter leurs corpus. Par exemple, GPTBot (OpenAI) et ClaudeBot (Anthropic) explorent le web en continu pour récupérer du texte public servant à affiner leurs IA, en respectant les directives des fichiers robots.txt
peakhour.io. De même, Common Crawl, une organisation à but non lucratif, effectue des crawls web réguliers et met à disposition plusieurs pétaoctets de données brutes issues de pages webkili-technology.com – ces données sont abondamment utilisées par des projets d’IA open-source (et même par OpenAI dans certaines itérations). Un cas plus ciblé : la startup Stabler.tech en France a développé une technologie de scraping “industriel” pour alimenter des IA génératives. Leur outil extrait des données de millions de sources afin de permettre à des entreprises de créer leur propre “ChatGPT” spécialiséitforbusiness.fr. La société Imki.tech a ainsi utilisé Stabler pour scraper des milliers de sites de mode et entraîner une IA générative capable d’aider les designers de la marque The Kooples dans la création de leurs collections (en suggérant des designs basés sur les tendances)itforbusiness.fr. Ce cas montre comment du scraping massif vertical (d’un domaine précis) peut fournir un jeu de données pour un modèle génératif d’entreprise.
Veille concurrentielle et tarification dynamique : Dans le secteur du e-commerce et du retail, il est courant d’automatiser la collecte des prix des concurrents via du scraping, afin d’ajuster ses propres tarifs. Par exemple, les sites de paris en ligne scrutent les cotes des concurrents pour calibrer les leurs, et les distributeurs extraient les prix trois fois par jour sur les sites rivaux pour adapter leur stratégie tarifaire en temps quasi-réel
. Des entreprises spécialisées proposent ce service de Price Intelligence via scraping. Le cas Stabler.tech cité plus haut mentionne également ce type d’usage non-IA : leur technologie peut servir à agréger des données de multiples sources pour de l’intégration entre systèmes – en d’autres termes, utiliser le scraping comme un ETL (Extract Transform Load) lorsqu’il n’y a pas d’API entre deux systèmes. Par exemple, une entreprise pourrait scraper un annuaire web de fournisseurs pour alimenter automatiquement sa base CRM si aucune API n’est proposée.
Génération de leads et marketing B2B : L’exploitation des données publiques disponibles sur les réseaux sociaux professionnels est un usage fréquent. Un exemple concret est l’utilisation de PhantomBuster par des équipes commerciales : un Phantom permet d’exporter les résultats d’une recherche LinkedIn (par ex. tous les profils correspondant à “Responsable achat Lyon”) en CSV
. Un commercial peut ainsi obtenir une liste de prospects qualifiés en quelques minutes, au lieu de les copier-coller manuellement. En combinant plusieurs Phantoms, on peut même automatiser toute la chaîne : extraction des profils, puis envoi d’une demande de connexion ou d’un message personnalisé à chaque prospect. Bien que LinkedIn désapprouve ce genre de pratique, de nombreuses startups en growth hacking l’ont utilisée pour accélérer leur prospection. Un autre cas est le scraping des sites d’annonces ou des registres d’entreprise pour de la génération de leads : par exemple, extraire chaque jour les nouvelles inscriptions au registre du commerce et les nouvelles levées de fonds annoncées dans la presse, pour alimenter un fichier de prospects “entreprises en croissance”.
Analyse d’opinion et NLP : Les entreprises voulant analyser les avis clients à grande échelle ont recours au scraping. Par exemple, une marque peut scraper régulièrement les avis Amazon, CDiscount ou TripAdvisor la concernant afin d’alimenter un tableau de bord de satisfaction client ou entraîner un modèle de sentiment analysis. Un cas réel : Airbnb a, à ses débuts, scrapé Craigslist (site de petites annonces) pour identifier des personnes louant des logements et les démarcher
– bien que ce cas flirte avec la légalité (Craigslist avait poursuivi Airbnb pour cela). Plus éthiquement, on peut citer les studios d’IA conversationnelle qui scrappent des forums ou des dialogues de support client (quand c’est public) pour entraîner des chatbots spécialisés.
Agrégation de contenus et veille médias : Des plateformes d’information automatique se construisent sur du scraping. Par ex, une société financière peut scraper quotidiennement les sites d’actualités économiques, les fils RSS de blogs d’experts, etc., et nourrir une IA qui résume les tendances du jour pour ses analystes. Dans le secteur juridique, certaines legaltech scrappent les sites d’arrêtés et de jurisprudence pour constituer des bases de données juridiques à jour, ensuite exploitées par des modèles NLP ou des moteurs de recherche spécialisés.
Ces exemples illustrent la diversité des finalités du scraping en entreprise : alimenter des modèles d’IA, certes, mais aussi simplement collecter de la donnée à forte valeur ajoutée pour la réintégrer dans des processus métier (décision tarifaire, conquête de clientèle, etc.). Chaque fois, le succès de ces initiatives repose sur la capacité à obtenir les données voulues malgré les obstacles techniques ou juridiques, ce qui nécessite souvent une bonne expertise en scraping et une vigilance sur la conformité.
Guides détaillés d’implémentation
Dans cette section, nous fournissons des guides pratiques pour mettre en œuvre concrètement les méthodes de scraping évoquées. Nous couvrons des exemples de code pour les approches par script, ainsi que des indications de configuration pour les outils no-code et RPA.
1. Implémentation par scripts (Python)
Pour le scraping classique en Python, la base est d’utiliser le duo Requests + BeautifulSoup. Voici un exemple complet qui extrait des informations d’une page de listing de jobs (site factice “fake-jobs” utilisé dans un tutoriel RealPython) :
pythonCopierModifierimport requests
from bs4 import BeautifulSoup
URL = "https://realpython.github.io/fake-jobs/"
page = requests.get(URL)
soup = BeautifulSoup(page.content, "html.parser")
# Trouver le conteneur principal des résultats
results = soup.find(id="ResultsContainer")
# Pour chaque bloc de job, extraire le titre, l'entreprise et le lieu
job_elems = results.find_all('div', class_='column')
for job in job_elems:
title = job.find('h2', class_='title').text.strip()
company = job.find('h3', class_='company').text.strip()
location = job.find('p', class_='location').text.strip()
print(f"Poste: {title}, Société: {company}, Lieu: {location}")
Dans ce script :
requests.get(URL)télécharge la page HTMLrealpython.com.BeautifulSoup(..., "html.parser")crée un objetsouppermettant de naviguer dans le DOMrealpython.com.soup.find(id="ResultsContainer")localise la <div> qui contient l’ensemble des résultats d’offres d’emploi.find_alletfindsont ensuite utilisés pour extraire les éléments souhaités (ici le titre du poste, le nom de l’entreprise, le lieu). On utilise la structure HTML connue du site : les titres sont dans des<h2 class="title">, etc.
Ce code utilise des sélecteurs par id et par classe CSS. L’inspection préalable du HTML via les outils développeur du navigateur est cruciale pour choisir ces sélecteurs. Une fois l’extraction faite, les données sont affichées proprement.
Pour un site dynamique, on intégrerait Selenium. Prenons un cas où le contenu se charge après 5 secondes via JS. On peut utiliser Selenium ainsi :
pythonCopierModifierfrom selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
options = Options()
options.headless = True # mode sans fenêtre
# Initialiser le driver Chrome (assurez-vous d'avoir chromedriver installé)
driver = webdriver.Chrome(service=Service('/path/to/chromedriver'), options=options)
driver.get("https://demo.scrapingbee.com/content_loads_after_5s.html")
# Attendre que l'élément apparaisse (sleep brut de 6s dans cet exemple simple)
import time; time.sleep(6)
element = driver.find_element(By.ID, "content")
print("Contenu chargé :", element.text) # devrait afficher "This is content"
driver.quit()
Ici, on configure Chrome en headless, on charge la page, on attend 6 secondes (pour la démo; en pratique on utiliserait WebDriverWait pour attendre explicitement la présence de l’élément). Ensuite find_element(By.ID, "content") récupère l’élément qui a l’ID content et on imprime son texte
. Cet exemple montre la mécanique de base Selenium. Pour un vrai projet, on chaînerait possiblement plusieurs interactions (ex: cliquer un bouton, puis scraper un nouveau contenu).
À noter : pour utiliser Selenium, il faut installer le driver du navigateur (ChromeDriver, GeckoDriver pour Firefox, etc.) correspondant à la version du navigateur. Il existe des solutions comme WebDriver Manager (en Python : webdriver_manager module) qui automatisent le téléchargement du bon driver
. Dans le code ci-dessus, ajustez le chemin /path/to/chromedriver vers votre exécutable de driver ou utilisez WebDriver Manager pour plus de simplicité.
Pour Scrapy, l’implémentation est un peu différente car Scrapy structure le projet autour d’une classe Spider. Voici un aperçu minimal :
bashCopierModifierscrapy startproject myproject
Céette commande initialise un squelette de projet. Puis on crée un spider, par exemple en éditant myproject/spiders/example_spider.py :
pythonCopierModifierimport scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = "example"
start_urls = ["http://quotes.toscrape.com/page/1/"]
def parse(self, response):
# Extraire les citations et auteurs de la page
for quote in response.css("div.quote"):
yield {
'text': quote.css("span.text::text").get(),
'author': quote.css("small.author::text").get()
}
# Pagination : suivre le lien "next" si présent
next_page = response.css("li.next > a::attr(href)").get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, callback=self.parse)
On lance le spider avec scrapy crawl example -o quotes.json. Scrapy se charge d’envoyer les requêtes (ici on commence sur la page 1), puis d’appeler parse avec la réponse. Le code ci-dessus utilise les sélecteurs CSS fournis par Scrapy (très pratiques) : response.css("div.quote") sélectionne chaque citation, puis on extrait le texte et l’auteur via des sous-sélecteurs. On yield un dictionnaire pour chaque citation – Scrapy va les collecter et ici les écrire en JSON (grâce au -o quotes.json). La gestion de la pagination montre la puissance de Scrapy : un simple response.follow sur le lien "next" remet dans la boucle parse la page suivante jusqu’à épuisement. Scrapy gère en interne la file de requêtes asynchrones, le respect du robots.txt (activable dans les settings), et permet d’ajouter facilement des middlewares pour, par exemple, tourner derrière un proxy ou randomizer le User-Agent.
En termes d’outils anti-blocage justement, un développeur Python pourra incorporer des solutions comme Scrapy-ProxyPool (rotation de proxies à chaque requête) ou utiliser des API tierces (ex: ScrapingBee, Zyte) pour déléguer le rendu JS et contourner les anti-bots. Par exemple, l’API ScrapingBee peut être appelée via requests en fournissant juste l’URL cible et elle renvoie le HTML en gérant proxies et captchas en interne. Ce genre de service peut être intégré dans un scraper existant en remplaçant l’appel direct à requests.get par un appel à l’API.
2. Implémentation avec outils RPA (TagUI, Robot)
Pour TagUI, deux approches : soit écrire un script TagUI en pseudo-langage (.tag), soit utiliser l’interface Python (import tagui as r). Nous avons déjà montré un exemple via l’interface Python (voir section précédente). Si l’on voulait faire la même chose en pur TagUI (fichier de flux TagUI), cela ressemblerait à :
typescriptCopierModifierhttps://www.google.com
click `//*[@name="q"]`
type `//*[@name="q"]` as yudiz blog[enter]
read `result-stats` to stats
echo `stats`
snap page to results.png
Ces quelques lignes, interprétées par TagUI, ouvriraient le navigateur sur Google, saisiraient “yudiz blog” dans la barre de recherche (le [enter] simule la touche Entrée), puis l’instruction read ... to stats lit le contenu de l’élément ayant l’id "result-stats" (nombre de résultats), et echo l’affiche dans la console TagUI. snap page to results.png prend une capture d’écran de la page entière. On voit que c’est très proche d’un pseudo-code. Pour l’exécuter, on sauvegarde ce texte dans monflot.tag et on lance la commande tagui monflot.tag. TagUI va alors exécuter pas à pas dans Chrome.
Si l’on souhaite intégrer cela dans un script Python plus large (par ex. enchaîner avec du traitement de données), on peut garder l’approche import tagui as r vue précédemment, qui offre des méthodes comme r.click(), r.read() etc., correspondant aux actions TagUI.
Robot Framework, quant à lui, utilise une syntaxe en tableaux (fichiers .robot). Par exemple, pour scraper des informations dans une boucle, on pourrait écrire :
robotframeworkCopierModifier*** Settings ***
Library SeleniumLibrary
*** Variables ***
${URL} https://quotes.toscrape.com
*** Test Cases ***
Extraire citations auteurs
Open Browser ${URL} Chrome
:FOR ${index} IN RANGE 1 6
\ ${quote}= Get Text xpath=(//div[@class="quote"]/span[@class="text"])[${index}]
\ ${author}= Get Text xpath=(//div[@class="quote"]/small[@class="author"])[${index}]
\ Log Quote ${index}: ${quote} -- by ${author}
[Teardown] Close Browser
Ici on utilise une boucle pour parcourir les 5 premières citations de la page et on logge chaque citation avec son auteur. Robot Framework utilise des keywords (Open Browser, Get Text, Log…) fournis par SeleniumLibrary. La syntaxe xpath=(//div[@class="quote"]...)[${index}] montre qu’on peut paramétrer les sélecteurs (ici on prend le n-ième élément correspondant). Ce test se lancerait via la commande robot nom_du_fichier.robot. Robot Framework générera un rapport et un log HTML après exécution, ce qui permet de voir facilement ce qui a été récupéré.
Astuce : Robot Framework peut être utilisé conjointement avec des modules Python custom. Par exemple, on pourrait appeler un script Python de post-traitement une fois les données collectées, via le mot-clé Run Process ou en créant une librairie Robot Framework en Python. Ainsi, on peut combiner le scraping en Robot (très rapide à écrire pour naviguer sur le site) avec de l’analytique Python derrière.
3. Implémentation avec outils no-code/low-code
Pour les outils no-code, il s’agit plus de configuration que de code. Voici quelques guides pour démarrer :
n8n (self-hosted) : Après avoir installé n8n (via Docker ou npm), on accède à l’UI web. Pour scraper un site, on crée un nouveau workflow. Ajouter en premier un nœud HTTP Request : configurer l’URL cible, la méthode GET, éventuellement les en-têtes (User-Agent custom si besoin). Exécutez-le une première fois pour voir si vous obtenez le HTML (dans l’onglet “Output”). Ensuite, ajouter un nœud HTML Extract et le connecter au précédent. Dans le HTML Extract, on spécifie : en “Source HTML” on pointe vers le champ contenant le HTML renvoyé par la requête précédente (par ex.
{{$node["HTTP Request"].json["body"]}}selon n8n – mais il y a souvent un mode simple où on choisit juste le nœud précédent comme source)blog.n8n.io. Puis on ajoute des sélecteurs. Par exemple, si on scrape une liste d’articles, on mettra un sélecteur CSS qui cible chaque article (un container CSS commun), ce qui fera que le nœud renverra un tableau de résultats. n8n permet de chainer un nœud Split In Batches pour traiter chaque élément individuellement, puis de mapper les champs extraits vers, disons, un nœud Spreadsheet File pour générer un CSV. On peut ensuite planifier ce workflow via n8n (cron interne ou déclencheur webhook/cron). L’interface n8n étant intuitive, on peut tester chaque nœud pas à pas. Pour les sites nécessitant du JavaScript, n8n de base ne rend pas JS, mais on peut appeler un service externe (il existe un nœud Puppeteer communautaire ou on peut solliciter une API tierce type Browserless.io via HTTP Request). En somme, n8n sert de colle visuelle pour orchestrer du scraping et l’intégration avec d’autres outils (envoi email, stockage DB, etc.).
Apify : On peut commencer par chercher sur le Apify Store s’il existe un acteur pour notre besoin (ex: Google Search Scraper, Twitter Profile Scraper…). S’il existe, il suffit de le configurer (les paramètres varient selon l’acteur, Apify fournit la doc à droite dans la console) puis de cliquer sur Run. On peut surveiller l’exécution via le tableau de bord (en temps réel, Apify montre le log et l’état). Les résultats sont stockés dans un dataset Apify qu’on peut ensuite exporter en JSON/CSV ou via leur API. Si aucun acteur existant ne fait l’affaire, on peut créer un nouvel Actor. Deux choix : utiliser un scraper générique (Apify propose un Actor appelé Generic Web Scraper où on fournit juste des sélecteurs, un peu comme ParseHub dans l’idée) – c’est no-code mais moins flexible; ou bien coder son propre script dans l’éditeur Apify. Par exemple en JavaScript avec Apify SDK : on écrit une fonction d’extraction avec Cheerio (parseur HTML) ou Puppeteer (Chrome headless). Apify facilite l’ajout de proxies (il y a Apify Proxy), la gestion du rotating User-Agent, etc. Une fois déployé, on peut réutiliser cet Actor sur demande. Apify permet aussi de planifier les runs (scheduler) ou de les déclencher via webhook/API. En résumé, pour un non-codeur, Apify = utiliser un acteur existant; pour un dev, Apify = coder sur la plateforme pour profiter du scaling.
ParseHub/Octoparse : Le guide d’utilisation initial est similaire. On lance l’application (ParseHub est une app de bureau multi-OS). On entre l’URL de départ. On utilise l’outil de sélection : on clique sur un élément représentant la donnée à extraire. ParseHub va automatiquement en surligner d’autres du même genre et proposer de les “scraper en liste”. On ajuste si besoin (on peut corriger le sélecteur s’il a mal deviné). ParseHub crée une colonne de données pour cette sélection. On peut cliquer plusieurs éléments pour créer plusieurs colonnes (ex: le nom du produit, puis le prix, puis l’image – chaque sélection crée une colonne correspondante). Pour aller sur les pages suivantes, on clique sur le bouton de pagination “Next” et on choisit l’option “Clique sur ce bouton et continue”. ParseHub va alors ajouter une étape dans le projet pour la pagination. On peut également ajouter des conditions ou des branches via l’UI de ParseHub (ex: si un bouton “voir plus” existe, cliquer dessus, sinon passer). Après configuration, on lance Run. En version gratuite, le run se fait sur sa machine (doit rester allumée). En version payante, on peut le faire sur le cloud ParseHub. À la fin, on peut exporter les données collectées. Octoparse est très semblable mais propose en plus un mode “modèle intelligent” où il détecte automatiquement les champs d’une page de liste (par exemple, sur une page de résultats e-commerce, il va trouver tout seul nom/prix/image – ça marche avec plus ou moins de succès). Il propose aussi une gestion plus poussée des captchas (en intégrant des services externes) sur les offres avancées. En implémentation, ParseHub/Octoparse sont probablement les plus simples pour quelqu’un qui ne veut pas coder du tout : c’est littéralement “pointer-cliquer”.
PhantomBuster : L’implémentation se fait sur leur interface web. Supposons qu’on veuille scraper des profils LinkedIn à partir d’une liste d’URLs. On choisirait le Phantom “LinkedIn Profile Scraper”. On l’autorise à accéder à notre compte LinkedIn (PhantomBuster nous demande une session cookie LinkedIn que l’on colle dans la config – c’est ainsi qu’il opère en notre nom). Ensuite, on fournit soit une recherche, soit une liste d’URLs de profils (PhantomBuster permet de charger un fichier CSV d’URLs par ex). On règle éventuellement le nombre maximal de profils à traiter par lancement (pour ne pas être trop agressif). On lance le Phantom. Il va ouvrir une session navigateur sur un de leurs serveurs, parcourir chaque URL de profil et en extraire les informations (expérience, formation, etc.), puis nous donner en sortie un fichier CSV ou JSON avec toutes ces données structurées. On peut ensuite chaîner avec un Phantom “LinkedIn Network Booster” pour, disons, envoyer une invitation personnalisée à chaque profil fraîchement extrait. PhantomBuster permet de planifier les phantoms : par exemple, exécuter le scrape tous les lundi matin. On peut aussi paramétrer des champs dynamiques (par ex, dans le message d’invitation, insérer le nom de la personne – PhantomBuster permet d’utiliser les données extraites du profil dans les étapes suivantes). L’interface PhantomBuster est très guidée, il y a peu de place à l’erreur. L’implémentation technique côté utilisateur se résume souvent à : obtenir son cookie de session (via les dev tools du navigateur) et configurer quelques options. Tout le moteur de scraping et d’automatisation est géré “boîte noire” par PhantomBuster.
En termes de bonnes pratiques d’implémentation no-code : toujours tester sur un petit échantillon avant de lancer du massif, vérifier manuellement les résultats (qualité des données extraites), et ajuster les sélecteurs ou paramètres en cas d’anomalie. Par exemple, s’assurer que les outils no-code n’ont pas “raté” certaines données (cas typique : ParseHub n’extrait que les 20 premiers éléments car le site charge en scroll infini et on n’a pas ajouté l’étape de scroll – il faut alors configurer une action de scroll dans le projet). La documentation de chaque outil est utile : n8n a un forum actif pour les recettes de scraping, Apify a des tutoriels pour créer un scraper step-by-step, PhantomBuster publie des guides pour utiliser chaque Phantom efficacement.
4. Utilisation d’outils payants/specialisés
Pour ZennoPoster, l’implémentation commence par le Project Maker. On crée un nouveau projet. ZennoPoster enregistre alors toutes les actions que l’on fait dans un navigateur intégré. Par exemple, si on veut scraper des emails de contacts sur un site, on peut naviguer sur le site manuellement dans Project Maker, cliquer sur les pages, copier le texte, etc. ZennoPoster va enregistrer ces actions sous forme de blocs (un peu comme une macro). On peut ensuite éditer ces blocs, ajouter des conditions, des boucles. Par exemple, on peut remplacer une valeur statique (URL) par une variable, et dire que cette variable prendra ses valeurs d’une liste fournie (pour scraper plusieurs pages similaires). On peut intégrer des blocs de type “Regex” pour extraire un email d’un texte copié. ZennoPoster offre aussi une section “Code” où on peut insérer du C# pour des traitements plus fins, mais beaucoup de choses se font en drag-drop. Une fois le projet au point, on le compile et on le lance dans le ZennoPoster Runner. Là, on peut choisir combien de threads (instances) exécuter en parallèle, quelles proxys assigner à quels threads, etc. Durant l’exécution, ZennoPoster fournit un monitoring (logs de chaque thread, succès/échecs). Dans notre exemple de scraping d’emails, on pourrait lancer 10 threads avec 10 proxies pour aller 10 fois plus vite, et ZennoPoster se chargerait de relancer un thread sur la prochaine URL de la liste dès qu’un thread a fini sa tâche, jusqu’à épuisement de la liste. Les résultats (emails trouvés) peuvent être agrégés dans un fichier ou une base selon ce qu’on a configuré (Zenno permet d’écrire dans un fichier CSV ou une DB via ODBC, ou simplement d’exporter les logs). L’implémentation avec ZennoPoster est donc puissante mais demande de bien planifier la logique du bot à l’avance. Heureusement, la communauté fournit des templates pour des tâches courantes (on en trouve sur des forums ou sur le marketplace de ZennoLab). Par exemple, un template pour créer des comptes e-mail, un template pour scraper un forum, etc., qu’on peut adapter.
Pour Octoparse : après avoir conçu la tâche dans l’UI (similaire à ParseHub expliqué plus haut), si on veut utiliser le mode Cloud (offre payante), il suffit de choisir “Run in Cloud”. Octoparse va alors uploader le projet sur ses serveurs et l’exécuter. On peut voir les résultats dans l’onglet “Tasks” en ligne. Octoparse fournit aussi une API pour récupérer les données extraites programmatique-ment, ce qui est pratique pour intégrer dans un workflow d’entreprise. L’implémentation se résume donc à bien configurer la tâche localement, puis laisser faire le cloud.
Enfin, un outil comme Diffbot a une implémentation minimaliste : on n’a pas vraiment de projet à configurer, on appelle simplement l’API avec une URL. Par exemple, appeler l’endpoint Diffbot Article API avec l’URL d’un article de presse en paramètre, et Diffbot renvoie un JSON contenant le titre, l’auteur, la date, le contenu propre, etc., sans qu’on ait eu à lui dire comment les trouver (leur IA se charge de reconnaître les patterns de page d’article)
. Donc implémenter Diffbot, c’est avant tout intégrer une API dans son système (via un script ou un outil ETL) et gérer les clés d’authentification et le quota. C’est un cas particulier où l’outil payant fait tout en coulisse ; l’implémenteur ne voit qu’une requête HTTP et une réponse JSON.
Outils payants et open-source : panorama et différences clés
Pour conclure, il est utile de distinguer les options open-source/gratuites et les solutions commerciales/payantes en matière de web scraping, car elles répondent à des besoins et des profils d’utilisateurs différents.
Outils open-source / gratuits (self-hosted) :
Librairies et frameworks code : BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Playwright (alternative moderne à Selenium), Requests, etc. – tous gratuits et modifiables.
Outils RPA open-source : TagUI, Robot Framework, ou d’autres comme UI.Vision (extension navigateur open-source pour automatisation web).
Plateformes open-source : n8n (automatisation), Apache Nifi (ETL visuel pouvant faire du scraping basique), Scrapy Cloud (Zyte) a une version open-source (Scrapyd) pour déployer ses spiders sur son propre serveur.
L’avantage commun : pas de coûts de licence et une grande flexibilité. On peut les héberger soi-même, les modifier si besoin (surtout valable pour des libs comme Scrapy où l’on peut ajouter des plugins). On bénéficie aussi de communautés collaboratives (forums, GitHub)ql2.com.
L’inconvénient : cela requiert souvent plus de compétences techniques pour les mettre en œuvre et les maintenir. De plus, le support est communautaire, donc pas de garantie de SLA ou de dépannage immédiat en cas de bug, hormis par soi-même.
Outils commerciaux / cloud (en partie payants) :
Scraping-as-a-service : Apify, ScrapingBee, Zyte (Scrapinghub), ParseHub, Octoparse, PhantomBuster, Import.io, Diffbot, Bright Data (fournisseur de proxies + outils), etc. La plupart proposent un freemium (essai gratuit ou petit quota), mais deviennent payants pour un usage sérieux.
Logiciels pros : ZennoPoster, Datacol (outil de scraping russe similaire), Kapow (Kofax) – très enterprise –, UiPath (RPA généraliste qui peut scraper), Mozenda (scraping pro clé en main), Connotate (solution de veille par scraping), etc.
Points forts : ces solutions clé en main incluent souvent une interface user-friendly, des fonctionnalités prêtes à l’emploi (cloud, proxies, export facile) et un support client. Elles font gagner du temps sur la mise en place et assurent une maintenance évolutive (mise à jour continue pour coller aux changements du web)ql2.com. Pour une entreprise qui a un budget, cela peut accélérer un projet et éviter de mobiliser des développeurs sur du code bas niveau.
Points faibles : le coût peut devenir important sur le long terme (abonnement mensuel, facturation à la page ou à la requête). Sur des volumes massifs, la facture peut grimper significativement. De plus, ce n’est pas toujours aussi flexible qu’un code maison : si l’outil ne prévoit pas un cas particulier, on peut être bloqué ou devoir demander une feature (dépendance vis-à-vis du fournisseur). Par ailleurs, il peut y avoir des contraintes de confidentialité (donner ses données à un tiers) et de verrouillage propriétaire (si on veut migrer ailleurs, pas toujours simple).
Différences clés à considérer lors du choix :
Coût vs Temps de développement : Un outil open-source est gratuit mais demande du temps d’expertise en interne ; un outil payant coûte de l’argent mais peut apporter un résultat plus rapidement (moindre time-to-market). Il faut évaluer le budget financier vs le budget temps/compétences.
Échelle du projet : Pour un petit projet ou un POC, un outil gratuit (ou un script custom) est souvent suffisant. Pour un projet à très grande échelle ou critique (où une garantie de fonctionnement est nécessaire), les offres commerciales apportent du support et de la robustesse (infrastructures cloud éprouvées, etc.).
Flexibilité : Les solutions open-source l’emportent si le projet requiert une totale maîtrise technique (ex: intégration fine dans un pipeline existant, contraintes serveur spécifiques). Un développeur pourra toujours ajuster le code open-source à son besoin. Les solutions commerciales ont parfois des limites de personnalisation (boîte noire).
Maintenance & Support : Qui s’occupera de la maintenance ? Si l’entreprise n’a pas de développeur dédié au scraping, un service géré (SaaS) évite d’avoir à corriger soi-même les scrapers quand ça casse – on déporte ce travail sur le prestataire. À l’inverse, une équipe tech préférera peut-être garder la main en interne pour ne pas dépendre d’un tiers.
Considérations légales : Certaines solutions commerciales incluent dans leurs CGU une clause de responsabilité, indiquant que l’utilisateur doit avoir le droit de scraper ce qu’il scrape. Mais en pratique, utiliser un prestataire ne protège pas légalement plus que de le faire soi-même. En revanche, un prestataire peut conseiller sur les bonnes pratiques, et met souvent en place des garde-fous techniques (ralentir le rythme, respecter robots.txt par défaut…) qui peuvent éviter des ennuis. Avec un outil open-source, toute la responsabilité de l’éthique et de la légalité repose sur l’utilisateur/développeur.
En résumé, les outils open-source conviennent bien aux projets maîtrisés techniquement en interne, avec de la flexibilité et un coût nul (hors coûts serveurs), alors que les outils payants apportent une solution “packagée” plus simple d’utilisation, évolutive et supportée – au prix d’une moindre liberté et d’un investissement financier. Souvent, les entreprises combinent les deux : utiliser l’open-source là où c’est possible (pour ne pas s’enfermer) et recourir à du SaaS payant pour accélérer certains volets ou franchir des obstacles techniques (par exemple, utiliser un service anti-captcha payant en complément d’un scraper maison, ou acheter de la donnée déjà extraite à un fournisseur quand c’est trop fastidieux de le faire soi-même).
Le choix final dépendra donc des priorités du projet : budget, délai, volume, sensibilité des données, et compétences disponibles. En ayant à l’esprit l’ensemble des éléments abordés – des méthodes de scraping aux outils en passant par les comparatifs – il est possible de définir une stratégie de scraping de données optimale, éclairée tant sur le plan technique que sur le plan éthique et légal
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