Avez-vous besoin de données structurées en ligne ? Est-ce que l’analyse de données est essentielle pour votre entreprise et les décisions de la stratégie du marché ? Aujourd’hui, la collecte de données dans des domaines professionnels est un enjeu crucial pour les entrepreneurs, les chercheurs et les développeurs, ce qui leur permet d’optimiser les processus en temps réel. Actuellement, il y a toujours des outils différents permettant de récupérer les données d’un site Web automatiquement, rapidement et facilement.
On vous propose les façons populaires d’extraction de données en 2025. Vous pouvez comparer les méthodes adaptées à différents besoins et niveaux de compétence. Suivez-nous maintenant et allez découvrir le meilleur choix pour votre projet.
Utiliser d’API du site Web
De quoi on parle en parlant de l’API ?
l’interface de programmation d’application (API), ce qui signifie normalement un ensemble de règles et de protocoles permettant à logiciels différents de communiquer les infos entre eux. Par exemple, vous obtenez les données publiques telles que statistiques, géolocalisation, les données économiques ou les prévisions météo d’un site comme OpenWeather en passant par une multitude d’API officielles Amazon, Google Maps, Twitter, et StackOverflow pour analyser des tendances ou surveiller des mentions. On peut utiliser une API web pour accéder aux données d’un site via une interface programmée et récupérer des informations en temps réel. Cela facilite beaucoup l’intégration par rapport aux applications ou analyses automatiques à travers plateformes variées.
Cependant, il est important de noter que toutes les API ne sout pas gratuites et certaines peuvent avoir des limites de taux d’appel, c’est-à dire que certains peuvent avoir des quotas stricts d’appels à l’API par jour ou par heure, ce qui limite la quantité de données récupérables rapidement. D’un autre côté, il y a des APIs nécessitant une authentification spécifique, certaines données peuvent être restreintes pour des raisons de confidentialité. Ainsi, bien que très efficaces, les API ne sont pas toujours suffisantes pour une extraction massive ou complète des données d’un site.
Construire votre propre crawler en codage
Si vous avez les connaissances de la programmation comme Python ou Node.js, vous pouvez alors construire votre propre crawler pour suivre les liens d’une page à l’autre en écrivant les scripts automatiques, ce qui vous permet d’effectuer des collectes à grande échelle. Cette méthode est idéale pour vos projets volumineux, elle est capable d’extraire les données ciblées sans erreurs.
Pour les personnes qui préfèrent Python, ils peuvent utiliser des outils comme Scrapy ou à l’aide de nombreuses bibliothèques fonctionnelles utiles en même temps. Ici, je suggère BeautifulSoup (bibliothèque Python) parce qu’elle est plus facile à utiliser et possède de nombreux caractères intuitifs. Plus précisément, j’utiliserai deux modules Python pour explorer les données. BeautifulSoup ne récupère pas la page web pour nous. C’est pourquoi j’utilise urllib2 pour combiner avec la bibliothèque BeautifulSoup ensemble.
Ces façons usuelles permettent de définir les cibles facilement, comme les liens, les images et toutes les données, pour ne pas se faire bloquer sur de nombreux sites en même temps. Notez que limiter la vitesse de parcourir la page de site et utiliser des proxies pour répartir les requêtes par votre propre crawler.
Toutefois, si vous ne codez pas, il y a aussi des solutions comme Octoparse, import.io ou WebHarvy, qui vous permettent des interfaces graphiques pour la création des crawlers sans connaissances techniques approfondies. Ces outils permettent de suivre facilement les liens et d’extraire des données en quelques clics sur l’écran pour les non-développeurs.
Scrapers de no code prêt à l’emploi
Les outils de scraping no code sont conçus pour permettre à tout le monde de collecter des données sans compétences en programmation, ce qui offre une interface intuitive où on peut cliquer et sélectionner les éléments directement.
Avec Octopase, la collecte de données en masse devient plus facile qu’avant : l’interface conviviale guide l’utilisateur pour créer des workflows de scraping sans écrire une seule ligne de code. On vous propose aussi la détection automatique de la structure des sites, rendant la collecte précise et fiable, même sur des sites complexes.
Pour diriger de gros volumes de données. Nous vous présentons des fonctionnalités avancées comme une API pour intégration en temps réel, un service Cloud pour exécuter plusieurs tâches simultanément, des proxies pour éviter d’être bloqué, et la planification automatique de tâches pour automatiser le processus. Cela facilite une collecte de données précise, régulière et sans intervention manuelle.
Transformer les sites web vers Excel, CSV, Google Sheets ou base de données.
Auto-détecter les sites Web et extraire les données sans aucun codage.
Scraper les sites populaires en quelques clics avec les modèles pré-construits.
Ne se trouver jamais bloqué grâce aux proxies IP et à l’API avancée.
Service Cloud pour programmer le scraping de données.
Comparaison des méthodes et recommandations
| Méthode | Avantages | Inconvénients | Idéal pour |
| API | Données fiables, en temps réel, automatisation facile | Accès restreint, quotas, données limitées | Données spécifiques, accès rapide |
| Crawler automatique | Grande capacité d’exploration, collecte massive | Nécessite compétences en code, maintenance | Grands volumes, projets complexes |
| Outils no code | Facile à utiliser, rapide, sans compétences techniques | Moins flexible pour projets très spécifiques | Petites à moyennes opérations, automation |
Conseils selon les besoins
Petites opérations ou débutants :
Pour des projets simples ou si vous manquez de compétences techniques, privilégiez les outils no code comme Octoparse. Notre outils sont faciles à prendre en main, rapides à configurer, et permettent d’extraire des données en quelques clics sans programmation. Par exemple, si vous souhaitez récupérer des contacts ou des avis clients sur quelques sites, Octoparse est parfait.
Volumes importants ou projets complexes :
Si vous devez extraire de très grandes quantités de données ou suivre plusieurs sites en continu, il vaut mieux utiliser un crawler programmable comme Scrapy ou Puppeteer. Ces solutions sont plus puissantes pour gérer l’automatisation avancée, la gestion de proxies, ou des tâches longues, mais requièrent des compétences en codage.
Données en temps réel ou spécifiques :
Pour obtenir des données très précises, actualisées en permanence, les API restent la meilleure option. Cependant, il faut souvent respecter des quotas et des restrictions d’accès.
En conclusion
API, créer un crawler, utiliser un outil de scraping, voilà les trois façons les plus employées pour extraire les données depuis des sites Web. Chacun a ses avantages et points faibles. Mais il est indéniable que les outils de web scraping gagnent de plus en plus de confiance, qu’ils soient auprès des programmeurs professionnels ou des non-codeurs, qu’il s’agisse de grandes entreprises ou d’individus ayant besoin de données.
