Scraping de données : collecter et extraire l’information utile, dans les règles
Le scraping de données (ou data scraping) est la lecture automatique de pages web pour en extraire des informations structurées : prix, caractéristiques de produits, annonces, coordonnées d’entreprises. L’extraction de données s’applique aussi à vos propres documents, comme des bons de commande ou des fiches techniques en PDF. Nous construisons des outils de scraping qui collectent, nettoient et livrent ces données dans vos outils, dans le respect du RGPD, des conditions des sites sources et des règles propres à chaque pays.
Écrit par Sébastien Monnier (SEO, GEO et technique). Mis à jour le .
Le problème.
Prenons un distributeur de pièces détachées industrielles qui référence environ 3 000 produits de quinze fournisseurs. Les caractéristiques techniques, les correspondances de références et la disponibilité se trouvent sur les sites des fournisseurs et dans leurs catalogues PDF. Deux personnes passent une partie de la semaine à les recopier dans le tableur qui alimente la boutique en ligne et les devis.
Des erreurs de saisie se glissent, les fiches vieillissent dès qu’un fournisseur modifie une gamme, et personne ne sait plus quelle donnée vient d’où. Les informations existent et sont accessibles ; ce qui coûte, c’est de les relever à la main, de les mettre dans le même format et de les tenir à jour.
Ce que fait l'outil, étape par étape.
- 01
Définir la donnée utile et le format de sortie
Quels champs, pour quel usage, livrés où : nous partons de ce que vous ferez de la donnée (un devis, une fiche produit, une liste de prospects) pour ne collecter que le nécessaire. Le format de sortie est fixé dès le départ, colonne par colonne.
- 02
Examiner chaque source avant de la collecter
Pour chaque site, nous cherchons d’abord une voie prévue pour cela : une API (une porte d’entrée qui permet à deux logiciels d’échanger des données), un jeu de données ouvertes ou un export fourni par le partenaire. Nous lisons ensuite ses conditions d’utilisation et son fichier robots.txt, par lequel un site indique aux robots les pages qu’ils peuvent visiter. Une source qui interdit la collecte automatique est écartée.
- 03
Construire le collecteur
Le scraping proprement dit : un programme visite les pages autorisées à un rythme raisonnable, pour ne pas gêner le site, et relève les champs prévus. Quand une page ne se consulte qu’à la main, l’extension Chrome (un bouton ajouté à votre navigateur) enregistre celle que vous avez ouverte, une à la fois.
- 04
Extraire les données de vos documents
Les PDF produits par un logiciel se lisent directement ; les documents scannés passent par l’OCR, la reconnaissance optique de caractères, qui transforme l’image d’un texte en texte. Le moteur IA intégré repère ensuite les champs utiles, même quand chaque fournisseur présente ses documents à sa façon.
- 05
Nettoyer, dédoublonner, garder l’historique
Unités harmonisées, références rapprochées, doublons fusionnés : la donnée arrive propre, avec la source et la date de chaque information. L’historique est conservé, ce qui permet de voir ce qui a changé d’une collecte à l’autre.
- 06
Livrer et surveiller
Les données arrivent là où vous travaillez : un tableur connecté (un fichier Excel ou Google Sheets qui se met à jour seul), votre CRM, votre base de données, ou un export CSV, un format de fichier simple que presque tous les logiciels savent lire. Si une source change de présentation, l’outil le signale au lieu de livrer des données fausses.
Exemple : ce qu'on pourrait réaliser pour vous.
Exemple : les fiches produits d’un distributeur de pièces détachées
Quinze fournisseurs, environ 3 000 références, des caractéristiques à reprendre sur leurs sites et dans leurs catalogues PDF, et une mise à jour à faire à chaque changement de gamme.
- Saisie et mise à jour, à la main
- env. 8 h / semaine, à deux
- Avec l’outil (contrôle des cas signalés)
- env. 1 h / semaine
- Fraîcheur des fiches
- avant : selon le temps disponible ; après : collecte chaque semaine
- Origine de chaque donnée
- avant : inconnue ; après : source et date sur chaque champ
- Temps récupéré sur une année
- env. 330 h
Exemple fictif, sans lien avec une entreprise réelle. Hypothèses : 8 heures de saisie et de mise à jour par semaine, remplacées par 1 heure de contrôle, sur 47 semaines travaillées. Les textes et les visuels des fournisseurs restent soumis à leurs droits : on reprend des caractéristiques techniques, et l’on vérifie avec chaque fournisseur ce qui peut être repris tel quel. Vos sources se passent en revue lors du diagnostic gratuit.
Exemple fictif, à titre d’illustration : chaque outil est conçu à partir de votre situation réelle.
Prêt à l'emploi, personnalisé ou sur mesure ?
| Offre | Pour ce cas d'usage |
|---|---|
| Prêt à l'emploi | La collecte nocturne et la fiche entreprise automatique telles qu’elles tournent dans Scan Immo et ALKAE. Utile si votre besoin ressemble au leur : des annonces publiées sur des portails, des informations publiques sur des entreprises. |
| Personnalisé | Ces briques réglées sur vos sources et vos champs, avec une livraison dans votre tableur ou votre CRM. Convient quand les sources sont peu nombreuses et stables. |
| Sur mesureLe plus fréquent | Un outil de scraping et d’extraction construit pour vos sources, vos documents et vos règles de nettoyage, et surveillé dans la durée. C’est le cas le plus courant : chaque source demande son propre collecteur, et c’est la maintenance qui fait la fiabilité. |
Les briques utilisées.
- Collecte nocturnePasse chaque nuit sur des portails et des sites, dédoublonne, garde l'historique
- Fiche entreprise automatiqueSite, dirigeants, comptes, annonces légales remplis à partir d'un nom
- Extension Chrome de captureEnregistre un profil LinkedIn ouvert à l'écran, un par un
- Assistant IA intégréRéponses en langage naturel sur les données de l'outil
Ces briques tournent déjà dans nos logiciels : voir nos réalisations et le catalogue complet.
Connexions possibles.
- Excel et Google Sheets (tableur connecté)
- CRM existant
- Base de données ou ERP
- Boutique en ligne ou site WordPress
- Export CSV
- Messagerie (documents reçus en pièce jointe)
Métiers concernés.
API, données ouvertes ou scraping : quatre façons de récupérer une donnée.
Le scraping n’est pas toujours la bonne réponse. Pour chaque source, nous choisissons la voie la plus stable et la plus sûre.
| Méthode | Comment ça marche | Avantage | Limite |
|---|---|---|---|
| API | Le site met à disposition une porte d’entrée prévue pour les logiciels | Données propres et stables, usage encadré par le fournisseur | Pas toujours disponible, parfois payante ou limitée |
| Données ouvertes | Un organisme publie des fichiers réutilisables, avec leurs conditions de réutilisation | Gratuites et documentées | Mises à jour à son rythme, champs fixés par l’éditeur |
| Scraping | Un programme lit les pages web comme le ferait un visiteur | Fonctionne quand il n’existe ni API ni fichier | Dépend de la présentation du site et de ses conditions d’utilisation |
| Extraction de documents | Lecture de PDF, de scans ou de pièces jointes | Récupère ce qui n’existe qu’en PDF ou sur papier | Demande une vérification humaine des cas douteux |
Un même outil combine souvent plusieurs méthodes : une API pour une source, le scraping pour une autre, l’extraction pour les documents reçus.
Avant toute collecte : nos vérifications.
Une donnée visible n’est pas une donnée libre de toute règle. Pour chaque source, nous vérifions :
- Les conditions d’utilisation du site : si elles interdisent la collecte automatique, la source est écartée.
- Le fichier robots.txt : les pages que le site demande aux robots de ne pas visiter ne sont pas visitées.
- La présence de données personnelles : dès qu’une personne est identifiable, le RGPD (le règlement européen sur les données personnelles) s’applique ; la collecte se limite alors au strict nécessaire et l’origine de chaque donnée est conservée.
- La protection des bases de données : reprendre l’essentiel d’une base construite par un autre peut être interdit, même si chaque page est publique.
- Le rythme de collecte : des visites espacées, qui ne gênent pas le fonctionnement du site.
- La validation par votre conseil pour toute source sensible : nous construisons l’outil, la décision d’usage vous revient.
Outil de scraping du marché ou outil construit pour vous.
| Critère | Outil de scraping du marché | Outil construit pour vous |
|---|---|---|
| Mise en route | Rapide, vous configurez vous-même | Après un cadrage des sources et des champs |
| Sources gérées | Les sites simples, selon l’outil | Vos sources, y compris vos documents PDF |
| Nettoyage et dédoublonnage | À faire ensuite, souvent dans un tableur | Intégrés, avec vos règles |
| Quand un site change | À vous de corriger la configuration | Détecté, signalé et corrigé dans le cadre de la maintenance |
| Livraison | Export de fichiers | Dans votre tableur, votre CRM ou votre base, à chaque collecte |
| Bon choix quand | Un besoin ponctuel, sur quelques pages | Un flux régulier, dont dépend votre activité |
Les signes qu’une collecte automatique vous ferait gagner du temps.
- Quelqu’un recopie chaque semaine des informations d’un site ou d’un PDF vers un tableur.
- Vos fiches produits, vos listes ou vos prix sont en retard sur ceux de vos fournisseurs.
- Les mêmes documents arrivent par e-mail dans des formats différents et sont ressaisis un par un.
- Personne ne sait plus d’où vient une donnée ni de quand elle date.
- Une erreur de recopie a déjà faussé une commande ou un devis.
Questions fréquentes.
Une autre question ? Écrivez-nous ou demandez un diagnostic gratuit.
Peut-on collecter n’importe quelle donnée publiée sur le web ?
Non. Une donnée visible n’est pas libre de toute règle : les conditions d’utilisation du site, la protection des bases de données et le RGPD, dès qu’il s’agit de personnes, s’appliquent. Nous examinons chaque source avant de la collecter et écartons celles qui l’interdisent. Les règles varient aussi selon le pays ; pour une source sensible, faites valider son usage par votre conseil.
Quelle différence entre un outil de scraping du marché et un outil sur mesure ?
Les outils de scraping du marché permettent de configurer soi-même une collecte, ce qui convient pour des besoins ponctuels et des sites simples. Un outil sur mesure prend en charge toute la chaîne : collecte planifiée, dédoublonnage, historique, surveillance des pannes et livraison dans vos logiciels. La différence se voit surtout dans la durée, quand les sites changent.
Peut-on extraire des données de PDF ou de documents scannés ?
Oui. Les PDF produits par un logiciel se lisent directement ; les documents scannés passent d’abord par l’OCR, la reconnaissance optique de caractères. Le moteur IA intégré repère ensuite les informations utiles (client, références, quantités, dates) et les range dans les bons champs, avec une vérification humaine pour les cas douteux.
Sous quelle forme les données sont-elles livrées ?
Là où vous en avez besoin : un tableur Excel ou Google Sheets mis à jour, votre CRM, votre base de données, un tableau de bord ou un export CSV. Les données arrivent nettoyées et dédoublonnées, avec la date et la source de chaque information.
Peut-on collecter les données d’un site qui demande de se connecter ?
Seulement si vous y avez un accès légitime et que les conditions du site le permettent, par exemple votre propre espace sur le portail d’un fournisseur. Nous demandons alors d’abord au fournisseur s’il propose un export ou une API, plus stables. Collecter derrière un compte qui ne vous appartient pas, ou contre les conditions du site, est exclu.
À quel rythme les données peuvent-elles être collectées ?
Selon l’usage et ce que la source accepte : chaque nuit pour des annonces ou des prix, chaque semaine pour des fiches techniques qui bougent peu, à la demande pour une collecte ponctuelle. Plus la fréquence est élevée, plus les visites doivent rester légères pour ne pas gêner le site. Nous la fixons source par source.
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