Qu'est-ce que le "Web Scraping" ? Définition, risques et meilleures alternatives

Le scraping a toujours été une option à laquelle de nombreuses entreprises et utilisateurs ont recours - généralement parce qu'ils ne disposent pas d'un budget suffisant pour obtenir des données vérifiées auprès d'un fournisseur. En 2020-2023 notamment, le scraping était considéré comme l'un des moyens les plus efficaces d'extraire des données de sites web. Et certains sites web se comportent vraiment comme des bases de données : ils contiennent d'énormes quantités d'informations - descriptions détaillées de produits (commerce électronique), cours de la bourse, profils professionnels, statistiques, chiffre d'affaires des entreprises, données commerciales, etc.



Le grattage de sites web peut être effectué manuellement (et il y a quelques années, c'était surtout une tâche manuelle), mais aujourd'hui, dans la plupart des cas, il est presque entièrement automatisé à l'aide d'outils de grattage. Le scraping de sites web n'est cependant pas un processus facile - les sites ont des CAPTCHAs ou se protègent contre les scrapers, et les données ainsi grattées sont souvent très peu structurées. La deuxième grande étape consiste donc à pouvoir traiter et lire les données pour obtenir les informations que vous recherchez.



Mais commençons par comprendre ce qu'est le "web scraping".

Qu'est-ce que le "web scraping" ?

Le web scraping est le processus de lecture et d'extraction d'informations à partir de sites web. De nos jours, dans environ 95 % des cas, il s'agit d'un processus automatisé. Comment cela fonctionne-t-il en pratique ? Un scraper envoie une requête à une page web, reçoit la réponse, analyse le code HTML ou le modèle d'objet du document (DOM) et extrait des champs spécifiques tels que des noms, des prix, des adresses ou des heures d'ouverture. Le résultat est stocké dans un fichier ou une base de données à des fins d'analyse ou d'intégration.

Quel est le contraire du scraping ? Premier exemple : une API. Le scraping est très différent de l'utilisation d'une API ou d'un ensemble de données sous licence. Une API est conçue pour un accès programmatique selon des conditions et une documentation explicites. Les ensembles de données sous licence sont sélectionnés, validés et distribués par contrat, avec une provenance qui permet des audits - mais surtout, ils contiennent des données structurées et fiables. Le scraping repose sur l'analyse des couches de présentation qui peuvent changer sans préavis et peuvent être restreintes par des conditions de service.

Le marché du scraping web en 2025

En 2025, le marché du web scraping devrait atteindre environ 1,03 milliard de dollars, avec une croissance régulière à deux chiffres jusqu'en 2030, reflétant une large adoption dans tous les secteurs (Mordor Intelligence, juin 2025). Dans le même temps, l'IA et les robots de récupération ont fait un bond, et les éditeurs signalent des dizaines de millions de demandes automatisées qui contournent les bloqueurs chaque mois, soulignant comment l'accès automatisé continue de s'étendre sur le web ouvert (données TollBit rapportées en juin 2025). Ces tendances montrent que la collecte automatisée reste une force majeure dans la façon dont les organisations recueillent des données en ligne, mais la décision de scraper entraîne des compromis juridiques, techniques et commerciaux que les dirigeants doivent comprendre avant de construire ou d'acheter.

Dans la suite de cet article, nous expliquons comment fonctionne le web scraping, où il est couramment appliqué, quels sont les principaux risques et limitations, et pourquoi de nombreuses équipes choisissent plutôt des données sous licence, basées sur des registres. Deux tableaux comparatifs résument les différences et les coûts cachés souvent négligés.

Comment fonctionne le Web Scraping

Un pipeline commun suit les étapes suivantes:

1. Ciblage : Identifier les sources, les pages et les champs à extraire. Définir la fréquence et le suivi.
2. Requête : Envoyer des requêtes HTTP ou HTTPS avec les en-têtes appropriés. Certains scrapers imitent les navigateurs pour éviter les blocages simples.
3. Rendu : Pour les pages qui s'appuient sur le JavaScript côté client, exécutez un navigateur sans tête pour rendre le DOM avant l'analyse.
4. Extraction : Utilisez des sélecteurs CSS, XPath ou une logique programmatique pour isoler les éléments cibles.
5. Normalisation : Nettoyer et transformer les valeurs extraites pour qu'elles correspondent à un schéma. Gérer les unités, les encodages, les doublons et les zéros.
6. Stockage : Écrire des enregistrements dans des fichiers CSV, des bases de données relationnelles, des lacs de données ou des index de recherche.
7. Surveillance : Suivi des codes de réponse, des changements de présentation, des taux d'erreur et du volume. Alerte en cas d'anomalie et tenue de journaux des modifications.

À petite échelle, un seul script peut suffire. À l'échelle de la production, les équipes ajoutent la rotation du proxy, la logique de réessai, la résolution des CAPTCHA, les contrôles de concurrence et l'observabilité. Le coût et la fragilité augmentent avec l'échelle et le nombre de sites cibles.

Pourquoi les organisations utilisent-elles le scrapingweb ?

Pourquoi les équipes font-elles du scraping ? Rapidité, contrôle et "c'est moins cher". Elles veulent des données tout de suite - pas de boucles d'approvisionnement, pas de paperasserie pour les fournisseurs. Ils veulent sélectionner manuellement les sources et les champs, modifier la logique à la volée et lancer un crawler ce soir si les priorités changent demain. Et la flexibilité est au rendez-vous : diriger le script vers dix sites aujourd'hui, vingt la semaine prochaine, ajouter un nouvel attribut, et le tour est joué.

Cas d'utilisation représentatifs :

• Prix compétitifs et surveillance de l'assortiment dans le commerce de détail et les voyages.

• Agrégation des offres d'emploi et analyse destendances du marché du travail

• Création de listes de prospects et recherche d'entreprises

• Collecte de données sur les points d'intérêt pour la cartographie et la navigation

• Agrégation de contenu pour la recherche et la surveillance desmédias

Ces cas d'utilisation peuvent être valables pour l'exploration. Pour les systèmes de production qui requièrent fiabilité, conformité et large couverture, le scraping s'avère souvent difficile à maintenir.

Risques et limites du scraping web

Légalité et conformité

• De nombreux sites web limitent l'accès automatisé dans leurs conditions. Les violations peuvent donner lieu à des demandes de démontage ou à des litiges.

• La collecte peut inclure des données personnelles soumises au GDPR, au CCPA ou à d'autres cadres de protection de la vie privée. En vertu du GDPR, les violations graves peuvent entraîner des amendes allant jusqu'à 20 millions d'euros ou jusqu'à 4 % du chiffre d'affaires annuel mondial, le montant le plus élevé étant retenu.

• L'absence de provenance et d'autorisations claires complique les audits et les examens des fournisseurs.

Qualité desdonnées

• Les structures des sites web changent fréquemment, ce qui perturbe la logique d'extraction et réduit silencieusement l'exhaustivité.

• La couverture est incohérente d'une zone géographique à l'autre et d'une catégorie à l'autre. Les pages publiques peuvent omettre des attributs essentiels ou contenir des entrées périmées.

• Les doublons et les enregistrements contradictoires nécessitent un dédoublonnage et une validation continus.

Fragilitétechnique

• La détection des robots, les limites de débit IP et les CAPTCHAs perturbent les pipelines.

• Le rendu sans tête ajoute des coûts de calcul et de latence.

• Les réseaux de proxy, la rotation et les outils d'observabilité sont nécessaires pour maintenir les pipelines en bonne santé.

Impact sur l'entreprise

• Les entrées de mauvaise qualité polluent les CRM, les analyses et les modèles de notation.

• Le temps consacré à l'ingénierie passe de la valeur du produit à la maintenance des grattoirs.

• La confiance des parties prenantes s'érode lorsque des erreurs en aval font surface.

Scraping vs. donnéessous licence et basées sur un registre

Le tableau ci-dessous résume les différences entre le scraping ad hoc et les données sous licence ou basées sur un registre, fournies dans le cadre de contrats et d'une provenance clairs.

Qui est concerné par les risques liés auscraping ?

Le scraping est rarement une simple préoccupation technique. Les conséquences s'étendent à toutes les fonctions:

• Conformité et aspects juridiques. Difficulté à prouver les permissions ou l'origine des données lors des audits.

• Marketing et opérations. Inefficacité du ciblage et problèmes d'hygiène de la gestion de la relation client.

• Produit et cartographie. Les lacunes dans les points d'intérêt dégradent l'expérience de l'utilisateur.

• Données et analyses. Plus de temps consacré au nettoyage et à la réconciliation, moins à l'analyse.

Dynamiques du monde réel qui compliquent le scraping

• Croissance de l'accès automatisé. Les éditeurs signalent chaque mois d'importants volumes de requêtes automatisées, y compris des robots d'extraction et des crawlers. Cela conduit à des défenses plus agressives et à des structures HTML changeantes.

• Variabilité du marché. Les estimations du marché du web scraping varient en fonction de la méthodologie utilisée. Certains analystes situent le chiffre d'affaires des logiciels en 2024-2025 autour d'un milliard de dollars, tandis que d'autres prévoient des fourchettes de plusieurs milliards au cours de la prochaine décennie. Le thème constant est la croissance, mais les hypothèses sous-jacentes diffèrent.

• Fragilité opérationnelle. Lorsqu'un site cible procède à une refonte, les champs se déplacent ou disparaissent. Les pipelines se dégradent silencieusement si la surveillance n'est pas solide.

Les coûts cachés du Web Scraping et le point devue d'InfobelPRO

Le scraping semble souvent moins coûteux parce qu'il n'y a pas de facture du fournisseur. En pratique, le coût total s'accumule entre l'ingénierie, l'infrastructure, la conformité et la remédiation.

Catégories decoûts cachés typiques

• Maintenance technique. Une part importante du temps des développeurs est consacrée à la correction des failles et à la mise à jour des sélecteurs plutôt qu'à l'apport de valeur au produit.

• Nettoyage des données et assurance qualité. Les taux élevés de doublons, de valeurs manquantes et de formats incohérents entraînent un travail de normalisation permanent.

• Infrastructure et proxies. Le rendu sans tête, la résolution des CAPTCHA, le stockage et la bande passante s'additionnent, en particulier à l'échelle de l'entreprise.

• Exposition à la conformité. Des autorisations imprécises et une lignée manquante compliquent les audits et peuvent retarder les transactions.

• Coût d'opportunité. Le temps passé à réparer les pipelines retarde les lancements et réduit l'impact des initiatives en faveur des clients.

Tableau. Coûts cachés du web scraping

Comment InfobelPRO aborde le problème InfobelPRO s'approvisionne en données et les réconcilie à partir de registres vérifiés et de fournisseurs de confiance, y associe des métadonnées de lignage et maintient des calendriers de rafraîchissement adaptés à l'audit. L'accent est mis sur la couverture, la comparabilité et la conformité plutôt que sur le grattage au niveau des pages. Pour les acheteurs, cela réduit la charge de maintenance, raccourcit l'examen juridique et favorise une qualité d'enrichissement constante. Pour une discussion plus approfondie sur les compromis opérationnels et les facteurs de coûts, voir notre article sur les coûts cachés du scraping de données.

Alternatives durables au Web Scraping

• Ensembles de données sous licence ou basés sur des registres. Accès contractuel avec une provenance transparente, des définitions de couverture et des calendriers de rafraîchissement.

• API. Points d'extrémité structurés avec des limites de taux, une documentation et un contrôle des versions. Préférer les API officielles à la rétro-ingénierie HTML.

• Registres officiels et données ouvertes. Utiliser des sources faisant autorité lorsque c'est possible et les associer à un enrichissement pour combler les lacunes.

• Partenariats de données. Établir des accords de partage de données avec des droits et des responsabilités clairs.

• Approches hybrides. Utiliser le scraping pour une exploration limitée, puis migrer vers des sources sous licence pour la production.

Pourquoi InfobelPRO plutôt que le scraping ?

Lorsque des équipes ont besoin de données fiables sur des entreprises internationales pour le marketing, la conformité, les produits ou l'analyse, nous donnons la priorité aux sources vérifiables plutôt qu'à l'analyse de pages. Notre modèle est conçu pour l'auditabilité, l'actualisation disciplinée et la comparabilité des données entre les pays et les catégories.

Lignée prête pour l'audit : Nous nous approvisionnons auprès de registres vérifiés et de fournisseurs de confiance. Chaque mise à jour est assortie d'une provenance, de sorte que les évaluateurs peuvent retracer les champs jusqu'à leur origine. Cela permet de raccourcir les évaluations des risques des fournisseurs et de soutenir les audits formels.

Couverture et comparabilité : Nous définissons le champ d'application par pays, région et catégorie, puis nous réconcilions les formats dans un schéma commun. Cela permet d'améliorer les taux de correspondance et de rendre possible l'analyse inter-marchés sans avoir recours à des correctifs personnalisés.

Discipline d'actualisation : Les mises à jour suivent des cycles programmés avec versionnement. Les changements sont visibles et testables, ce qui réduit les dérives silencieuses et les surprises en aval.

Contrôles de qualité : Nous appliquons des règles de validation pour la résolution des entités, la déduplication et la normalisation des champs. L'objectif est d'obtenir une qualité d'enrichissement constante plutôt que d'analyser au mieux les données.

Conformité dès la conception : L'accès est régi par des contrats et des droits documentés. Cela réduit l'incertitude concernant les conditions d'utilisation et les obligations en matière de protection de la vie privée.

Coût total prévisible : L'octroi de licences clarifie ce que vous payez pour la couverture et l'actualisation. Les équipes consacrent moins de temps aux travaux de réparation et à la gestion des procurations, et plus de temps aux priorités en matière de produits et de mise sur le marché.

Adaptation à l'intégration : Nous fournissons des formats qui s'intègrent dans votre pile de données. L' hygiène CRM, l'enrichissement des POI, la résolution des UBO et l'analyse de la localisation bénéficient d'attributs standardisés et d'identifiants stables.

Résultat : moins d'interruptions, des approbations plus rapides et une plus grande confiance dans les décisions qui s'appuient sur les données.

Conclusion

Le web scraping peut être utile pour l'exploration, mais il est fragile à grande échelle et introduit des risques juridiques, opérationnels et de qualité. Les dirigeants qui ont besoin de données fiables pour le marketing, la conformité, les produits ou l'analyse devraient privilégier les sources qui offrent une clarté contractuelle, une provenance et une discipline de rafraîchissement. Les données sous licence et basées sur des registres offrent un chemin plus clair vers la précision, l'auditabilité et un coût prévisible.

En comprenant comment fonctionne le scraping et où il s'arrête, les équipes peuvent établir un standard plus élevé pour la qualité des données et réduire les surprises en aval. Lorsque l'objectif est de prendre des décisions fiables, l'approvisionnement durable l'emporte sur les raccourcis à court terme.