Web scraping: comment extraire des données sur internet

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De nombreuses entreprises reconnaissent l'importance stratégique des données. Dans ce contexte, le web scraping consiste à collecter des informations sur les sites web via des scripts automatisés. Cette méthode s'est largement répandue parmi les développeurs. À double tranchant pour les entreprises, elle représente une source précieuse de valeur, mais pose également un risque significatif pour la sécurité de leurs actifs digitaux.
Selon Statista, on estime que le volume total de données créées, capturées, copiées et consommées mondialement en 2022 atteindra 97 zettabytes. Un chiffre qui devrait augmenter pour atteindre 181 zettabytes d'ici 2025. Découvrez les fondamentaux du web scraping, les techniques utilisées, les considérations légales et éthiques, ainsi que des cas pratiques d’utilisation.

Qu’est-ce que le web scraping ?

Le web scraping est une technique consistant en l'extraction automatique de données à partir de sites web. Elle permet notamment de transformer les données non structurées du web en informations structurées et exploitables. 

Techniques et outils de web scraping

Pour pratiquer le web scraping, plusieurs techniques sont disponibles, notamment : 

  • Le HTML Parsing : l’une des méthodes les plus courantes. Elle consiste à analyser le code HTML d'une page et à en extraire des données spécifiques.
  • Le DOM Parsing : cette approche de web scraping utilise le modèle dit « d'objet document » pour parcourir la structure d'une page web et en extraire de la data.
  • Le XPath : il s’agit d’une langue de requête permettant de sélectionner des nœuds dans un document XML ou HTML. XPath facilite l'extraction précise de données.
  • Les APIs : plusieurs plateformes offrent des API pour un accès structuré à leurs données.
  • Le Headless browsers : des navigateurs sans interface graphique comme Puppeteer ou Selenium simulent la navigation d'un utilisateur pour extraire des données de sites web complexes.

Langages et Frameworks pour le web scraping

Le web scraping s’adresse principalement aux développeurs comprenant les différents langages informatiques. Les plus courants sont : 

  • Python : grâce à des bibliothèques comme BeautifulSoup et Scrapy, Python est l'un des langages les plus populaires pour le web scraping.
  • JavaScript/Node.js : il s'agit d'un environnement d’exécution pour le développement d'applications serveur en JavaScript, utilisé massivement par la communauté du développement web. 

Législation et éthique autour du web scraping

La pratique du web scraping soulève des questions légales importantes. En effet, l’exploitation des données, et notamment des données personnelles, est soumise à un cadre réglementaire très strict. 

  • Respect de la vie privée : le RGPD (règlement général sur la protection des données) exige une attention spécifique à la protection des données personnelles.
  • Conformité avec les conditions d'utilisation : il est nécessaire de respecter les termes et conditions des sites web ciblés.
  • Prévention de l'abus : il est également important de ne pas surcharger les serveurs des sites web et de respecter leurs fichiers robots.txt.

Les bonnes pratiques du web scraping 

Parmi les bonnes pratiques du web scraping, sont indispensables : 

  • La fréquence des requêtes : il est conseillé de limiter la vitesse des requêtes pour éviter de surcharger les serveurs.
  • L'anonymisation : l'utilisation de proxies et la rotation d'adresses IP aident à masquer l'identité lors du scraping.
  • Stockage des données : il est essentiel de stocker les données collectées de manière sécurisée et conformément aux lois sur la protection des données.

Cas d'usage du web scraping

Les cas d'usage du web scraping sont nombreux. Le web scraping sert notamment à :

  • Savoir ce que font les clients ou prospects,
  • Comprendre les sentiments et besoins des clients ou prospects en récoltant les avis sur les produits ou expériences, notamment dans le e-commerce ou le tourisme.
  • Réaliser une veille concurrentielle et notamment comparer les prix des différents concurrents,  
  • Obtenir des informations pour améliorer ses campagnes marketing,
  • Réaliser une analyse de marché en recueillant des données sur les tendances du marché et les préférences des consommateurs.
  • Faciliter la recherche académique. Les chercheurs utilisent le web scraping pour collecter de grandes quantités de données depuis le web pour leurs études.

Le web scraping est une méthode d'extraction de données puissante, dont les applications sont vastes. Cependant, il est important de pratiquer le web scraping de manière responsable en s'assurant d'être conforme à la réglementation. Les organisations et les utilisateurs doivent être conscients des aspects légaux et éthiques tout en exploitant les avantages business du web scraping