De nos jours, les données sont des outils très puissants pour le développement d’une entreprise. En effet, grâce à la détention d’informations pertinentes, on peut orienter la prise de décision en faveur de ce qui fait réellement évoluer le secteur d’activité. Savoir les collecter est donc important afin d’obtenir des données concrètes et utiles. Le web scraping est un excellent moyen d’atteindre cet objectif.
Dans cet article, nous allons découvrir ce qu’est le web scraping et comment scraper ses données.
Web scraping : c’est quoi ?
Le web scraping est un procédé automatisé qui consiste à collecter des données venant de sites internet. Ces données seront par la suite transformées dans un format plus accessible et seront stockées dans un système afin de les réutiliser dans un but spécifique.
Si l’on fait simple, c’est comme lorsque l’on copie un contenu d’un site et qu’on le colle dans un autre fichier, et que l’on répète cela à de nombreuses reprises. Vous l’aurez sans doute imaginé, cette méthode est inefficace lorsqu’il s’agit de plusieurs millions, voire des milliards de sites web et de contenus, d’où l’intervention du web scraping. Ce dernier va automatiser les recherches et organiser de façon intelligente les résultats obtenus à l’issue de cette recherche.
Ce système est très utilisé dans le monde du Big Data, notamment par les Data Scientists, les Data Analysts ou encore les Business Analysts afin que ces derniers puissent obtenir une base de données plus large et obtenir des résultats plus précis.
Les entreprises, quant à elles, peuvent mieux orienter leurs prises de décision en se basant sur des données externes fiables, autres que celles fournies par leurs systèmes. Cela offre une vision plus étendue sur leurs activités, la concurrence et les potentiels intéressés.
En quoi consiste-t-il ?
Comme nous l’avons vu ci-dessus, le web scraping consiste à extraire des données d’un ou plusieurs sites web. Mais lors de ce processus, il y a plusieurs étapes à suivre.
Tout d’abord, afin d’effectuer la collecte de données, il y a deux éléments qui entrent en jeu : le web crawler et le web scraper.
Un web crawler est un programme d’intelligence artificielle qui va parcourir un site suivant le lien qui lui est donné. Il ne se soucie pas du contenu du site, mais se contente de rechercher la page et d’enregistrer ce qu’il contient. De ce fait, aucun autre paramètre n’est nécessaire.
Un web scraper, quant à lui, est un outil qui va extraire les données de manière plus spécifique. En effet, un web scraper est constitué généralement de sélecteurs. C’est-à-dire que l’on doit préciser le ou les types de contenu à récupérer. Par exemple, si l’on veut prendre tous les sous-titres présents dans une page, on va soumettre un sélecteur spécifique au scraper, à savoir dans ce cas-ci un H2. Cependant, la complexité d’un scraper varie selon le type de projet à entreprendre.
En résumé, le processus de web scraping consiste à :
- Chercher les sites web sur lesquels on souhaite extraire des données et récupérer leurs URL ;
- Effectuer des requêtes afin d’obtenir le code source des pages ;
- Sélectionner les contenus spécifiques que l’on souhaite obtenir ;
- Récupérer ces contenus et les enregistrer sous un format structuré tel qu’un fichier Excel, CSV, JSON ou une base de données relationnelle.
Pourquoi faut-il effectuer du web scraping ?
La collecte de données profite à toutes les entreprises ou à toutes les personnes souhaitant obtenir plus d’informations sur un sujet, quel que soit le secteur d’activité dans lequel elles œuvrent.
Par exemple, dans le domaine du marketing et du commerce, on peut, grâce au web scraping, effectuer une étude de marché. On a la possibilité d’analyser les offres de la concurrence en collectant les données les concernant afin d’orienter la stratégie de vente dans la bonne direction.
Les entreprises peuvent également analyser le comportement des potentiels consommateurs pour voir si leurs produits sont bien cotés auprès de ces derniers. Pour cela, elles peuvent scraper des données venant des réseaux sociaux comme Facebook ou Twitter ou encore analyser leurs tendances de consommation sur les autres sites web.
Elles ont également la possibilité de récolter des adresses email à partir de divers sites afin d’effectuer des campagnes d’emails promotionnels ou de marketing.
Si l’on recherche un certain type de profil, on peut scraper les données de LinkedIn ou d’autres sites de ce style afin d’obtenir les informations souhaitées.
Une autre utilisation du web scraping est le suivi des actualités. C’est très utile, surtout si la société travaille dans le journalisme ou dans un domaine dépendant fortement des actualités pour fonctionner, comme la finance ou le trading, par exemple.
Le web scraping est également très utilisé dans le domaine de l’apprentissage automatique. Et pour cause, les technologies embarquant un système de machine learning ont besoin d’une énorme quantité de données hétérogènes afin d’améliorer leurs programmes.
Diverses analyses et statistiques peuvent également être produites à partir du web scraping. Cela peut aider des chercheurs qui souhaitent étayer leurs thèses ou approfondir un thème.
Tout cela est possible de manière automatique et précise si l’on passe par le procédé du web scraping. Cela permet de gagner du temps et donc d’évoluer plus rapidement dans le secteur sur lequel l’entreprise s’est positionnée.
Comment scraper ses données ?
Nous avons vu un peu plus haut toutes les étapes par lesquelles il faut passer pour faire du web scraping. Mais comment effectuer ces étapes ?
Tout d’abord, il faut savoir que plusieurs possibilités s’offrent à vous si vous souhaitez scraper des données d’un ou plusieurs sites. Vous pouvez utiliser des extensions ou des logiciels de web scraping. Vous avez également la possibilité de réaliser votre propre web scraper en utilisant des outils de développement tels que des librairies Python, PHP ou encore JavaScript.
Les extensions
Il existe plusieurs extensions que vous pouvez ajouter à votre navigateur afin d’effectuer du web scraping. Utiliser ces outils permet d’extraire des données venant de nombreux sites de façon simple, sans avoir à connaitre la programmation informatique.
Parmi elles, nous pouvons, par exemple, citer WebScraper.io. Elle est disponible sur Chrome et Firefox et figure parmi celles qui sont les plus utilisées, car elle est gratuite.
Il y a aussi Data Miner qui est compatible avec Chrome et Microsoft Edge, qui, quant à elle, est payante à partir de 500 pages. Celle-ci permet d’extraire des données d’une page web et de les stocker dans un fichier CSV ou Excel de manière simple et sécurisé.
Les logiciels
Toujours pour ceux qui ne souhaitent pas coder, il y a aussi les logiciels de web scraping qui permettent d’effectuer cette tâche.
Le premier que nous allons aborder est Octoparse. Celui-ci permet d’extraire des données de n’importe quel site, même ceux qui disposent d’un système anti-web scraping. Il est simple à utiliser, car tout se fait avec de simples clics. Octoparse garantit également la sécurité et la confidentialité de votre appareil en masquant votre adresse IP.
ParseHub est également l’un de ces logiciels, mais sa particularité est qu’il se décline en deux versions : une application desktop et une version basée sur le cloud. Grâce à cet outil, on peut scraper des données venant de tous types de sites et renvoyer des résultats sous différents formats. Il est également facile à appréhender, tout comme Octoparse que nous venons de voir.
Les librairies
Pour ceux qui sont plus habiles dans la programmation informatique, il y a de nombreuses librairies dans plusieurs langages qui permettent de gratter des données.
Nous allons d’abord parler des librairies Python, car c’est le plus utilisé lorsque l’on traite de gros volume de données. Les librairies de web scraping en Python sont BeautifulSoup, Selenium, Requests, PySpider et Scrapy, qui est la plus utilisée d’entre elles et qui est considérée comme étant la plus performante.
Dans d’autres langages, nous avons également :
- Pupperteer et Playwright avec Node.js qui s’imposent de plus en plus ;
- Guzzle avec PHP, qui permet de scraper des données, mais qui reste cependant assez limité ;
- Les RubyGems avec Ruby composés de HTTParty, NokoGiri et Pry ;
C, C++ ou même R disposent également de moyens permettant d’effectuer du web scraping.
Est-ce légal ?
C’est une question qui soulève beaucoup de controverse dans le milieu du web. Plusieurs affaires judiciaires qui opposent ceux effectuant du web scraping à des détenteurs de sites se sont déroulées ces dernières années. En effet, ces derniers trouvent que cette technique est déloyale, ce qui est tout à fait compréhensible et en partie vrai.
Cependant, la pratique du web scraping n’est pas un délit de manière globale. En effet, on peut comparer un outil ou un robot qui récolte des données avec un navigateur ou une personne physique qui accède à un site.
Toutefois, il existe une limite à ne pas dépasser lors de cette récolte de données. En effet, lorsque les contenus extraits sont utilisés de manière brute, cela veut dire qu’il porte atteinte aux droits d’auteurs ou aux propriétés intellectuelles. Dans ce cas, cela devient illégal dans la plupart des pays.
Donc, il faut toujours faire attention aux données que l’on récolte et à l’usage dont on en fait avant de commencer tout web scraping.
