Depuis le lancement de ChatGPT, le marché a vu déferler une vague de produits liés à l’IA. Pour rester compétitif, une veille informationnelle rigoureuse est devenue indispensable. À l’heure où des robots peuvent accomplir le travail à notre place — sur simple requête (prompt) —, la concurrence évolue vite : l’enjeu tient moins aux personnes que l’on recrute qu’à la rapidité avec laquelle on adopte les bons outils d’IA pour gagner en efficacité et réduire ses coûts.
GetCOAI fait partie de ces entreprises qui œuvrent à démocratiser la maîtrise de l’IA. L’équipe construit un site agrégateur où elle publie contenus éducatifs, actualités, rapports et tutoriels. En parallèle, elle recense les outils d’IA disponibles sur le marché et sélectionne les meilleurs pour apprendre à chacun à en tirer le meilleur parti.
Qu’est-ce qu’un agrégateur de contenu ?
Un site agrégateur de contenu rassemble des contenus issus de différents sites web et les réunit en un seul endroit, facile à trouver. GetCOAI applique ce principe aux outils d’IA.
Le défi
D’après Shane, fondateur de GetCOAI, choisir les outils d’IA adaptés à un besoin précis peut être aussi ardu que de trouver le costume parfait pour un mariage : des centaines, voire des milliers d’assistants IA existent en ligne. GetCOAI veut résoudre ce problème. L’équipe extrait (scrape) régulièrement les produits d’IA en ligne et leurs informations — en particulier les prix et les descriptions de cours — pour comprendre ce que chacun propose, et comment.
Mais même s’il s’agit de « simple » web scraping, la plupart de ces sites sont difficiles à extraire. Sans compter qu’ils évoluent et se mettent à jour en permanence.
« J’avais essayé quelques autres outils, sans grand succès. J’écrivais mon propre code pour extraire les données. Parfois, cela prenait un temps infini. »
— Shane, fondateur de GetCOAI
La collecte de données était la première étape, cruciale, dans la construction de cet agrégateur d’outils d’IA — et pourtant l’équipe était freinée par des obstacles techniques. Jusqu’au jour où elle est tombée sur Octoparse en naviguant sur le web, ce qui l’a débloquée.
La solution
Pour extraire efficacement les données de sites de produits d’IA très différents, chacun demande un scraper adapté. Les construire à la main suppose d’écrire du code, de reconstituer la structure du site et de mettre en place le stockage des données — autant d’opérations chronophages, sans parler de la maintenance continue.
C’est là qu’Octoparse intervient, avec son interface « point-and-click » sans code. Grâce à l’auto-détection, il suffit de cliquer sur les éléments HTML voulus d’une page pour les cibler. Qu’il s’agisse de tableaux, de listes, d’articles de blog ou de statistiques en temps réel, Octoparse traite ces différents formats avec précision, puis génère automatiquement le flux d’extraction — sans écrire une seule ligne de code. Les données s’exportent ensuite dans divers formats (Excel, CSV, JSON) ou se connectent directement à une base de données. Grâce à cette rapidité et cette simplicité, une équipe comme celle de Shane peut extraire de grands volumes de données, aussi bien depuis les sites existants que depuis les nouveaux à venir.
Autre casse-tête, la mise à jour des sites : les utilisateurs peuvent ajuster eux-mêmes le flux d’extraction en modifiant les règles ou le chemin XPath de l’élément ciblé, ce qui allège nettement la maintenance des scrapers. Et dès qu’un réglage pose question, les experts d’Octoparse sont là pour aider.
Octoparse demande un certain temps de prise en main, du fait de sa capacité à gérer le scraping complexe de plusieurs sites. Mais Shane a trouvé le processus abordable, grâce aux tutoriels et à l’équipe de support. Une fois les paramètres correctement configurés, ils se réutilisent à l’infini — ce qui accélère fortement les opérations internes et soulage les ressources d’ingénierie.
Grâce à la programmation et à l’extraction cloud, l’équipe de Shane surveille aussi la moindre modification sur les sites de ces outils d’IA et récupère les informations mises à jour dans sa base — assurant ainsi une veille informationnelle continue.
Le marché des sites de recommandation d’IA devient de plus en plus concurrentiel, et Shane veut gagner des parts de marché au plus vite. Pour cela, il lui faut de bonnes pratiques en matière de données. Bonne nouvelle : Octoparse veille à ce que toutes les données extraites soient conformes au RGPD, ce qui écarte toute inquiétude quant à des pratiques de scraping contraires à l’éthique.
Le bouleversement à l’œuvre dans le monde du travail, où l’IA et l’automatisation remplacent de nombreux emplois, a de quoi déstabiliser. Tôt ou tard, chacun devra se préparer à travailler avec l’IA pour obtenir les meilleurs résultats, souligne Shane. Avec Octoparse, GetCOAI peut réunir assez d’actualités et de ressources sur l’IA pour accompagner son audience dans cette transformation — tout en facilitant des usages comme la génération de leads B2B.
Étude de cas similaire
L’extraction de données pour enrichir le contenu d’un site est courante dans bien des secteurs. Des agrégateurs d’offres d’emploi comme Careerone et GradSiren utilisent par exemple Octoparse pour extraire régulièrement des offres depuis des sites spécialisés et d’autres plateformes. Ces données sont ensuite proposées aux candidats ou aux étudiants en recherche de stage. Octoparse permet aussi d’extraire précisément les détails d’un poste, comme les questions d’entretien — de quoi améliorer nettement les chances de réussite des candidatures.
