Qu’est-ce que le scraping de données ?

Le scraping de données, ou data scraping, est le fait d’extraire des données spécifiques sous une forme structurée à partir de sites web ou de sources en ligne accessibles au public. Parmi les utilisations légitimes du scraping de données, on trouve la collecte de renseignements commerciaux, la comparaison de prix, l’identification de prospects commerciaux ou la réalisation d’études de marché.

Dans la plupart des cas, le scraping de données est effectué pour des raisons légitimes. Mais il peut également être utilisé à des fins malveillantes. Les fraudeurs et les hackers utilisent le data scraping pour voler des informations ou perturber le trafic vers un certain site web. De nombreuses préoccupations éthiques entourent le scraping de données. Il peut enfreindre les lois et réglementations relatives aux droits à la vie privée et à la violation des droits d’auteur.

Si votre entreprise envisage d’utiliser des scrapers de données, ou si elle le fait déjà, vous devez savoir comment procéder de manière légale et éthique. Même si vous n’êtes pas intéressé par le data scraping, vous devez protéger votre entreprise en ligne contre les data scrapers mal intentionnés. Dans cet article, vous trouverez toutes les informations nécessaires sur les avantages positifs et les pièges possibles du scraping de données.

Points clés

Le scraping de données est le processus d’extraction de données structurées à partir de sites web accessibles au public.
Les sites de commerce électronique utilisent le scraping de données à des fins de marketing ou de recherche.
L’acte de scraping de données n’est pas illégal, mais la manière dont les données sont collectées et utilisées peut violer des lois et réglementations internationales.
Les hackers utilisent le scraping pour voler des données sensibles d’entreprises et des données personnelles.
Les extensions Chrome et les bibliothèques Python comme Beautiful Soup et Scrapy peuvent être combinées avec des algorithmes d’apprentissage automatique pour créer des pipelines de scraping de données sophistiqués.
Le marché des outils de scraping de données était évalué à 2711 millions USD en 2022 et devrait atteindre 12970 millions USD d’ici 2029.

Une explication rapide du scraping de données

Le scraping de données fait spécifiquement référence au transfert de données structurées spécifiques d’une source numérique à une autre. Plus généralement, le data scraping décrit l’extraction à grande échelle de données structurées spécifiques à partir de sites web, de plateformes de médias sociaux ou de bases de données en ligne. Une fois que l’utilisateur a extrait les données, elles sont enregistrées dans un format structuré tel qu’une feuille Excel ou un fichier JSON (JavaScript Object Notation) ou CSV (Comma-Separated Values).

Le scraping de données est une technique précisément ciblée utilisée pour collecter des données textuelles spécifiques. En raison de sa spécificité, le scraping de données diffère du web scraping qui est utilisé pour collecter des données non structurées à partir de la structure HTML des pages web, du scraping d’écran qui simule l’activité humaine, et du scraping de contenu qui est utilisé pour collecter du contenu non structuré ou semi-structuré à partir de sites web.

Le scraping de données peut être effectué uniquement à des fins personnelles, comme dans le cas d’extraction d’informations sur les produits et les prix des sites de commerce électronique pour trouver la meilleure offre. Les universitaires et les chercheurs extraient des articles de presse de diverses sources pour analyser les sentiments et collectent des données publiques à partir de sites gouvernementaux à des fins de recherche. Les entreprises utilisent également le data scraping pour l’analyse de marché, l’analyse des sentiments des clients et les comparaisons de prix. Une entreprise peut scraper des annonces immobilières à partir de sites de propriétés pour l’analyse de marché ou extraire des avis d’utilisateurs pour l’analyse de produits.

Quels sont les avantages commerciaux du scraping de données ?

Les entreprises en ligne dépendent fortement de l’exploitation des analyses de données pour rester compétitives. Dans tous les secteurs d’activité à travers le monde, il existe une énorme demande pour les données brutes et traitées. Les grandes entreprises telles qu’Amazon et Microsoft facilitent même cette pratique en mettant en œuvre des interfaces de programmation d’application (API) spécialement conçues pour le scraping des prix de leurs sites web.

Les principaux avantages du data scraping pour les entreprises sont :

Des résultats rapides et élevés

Obtenir de grandes quantités de données via des méthodes traditionnelles telles que des entretiens, des groupes de discussion et des enquêtes, ou en analysant des rapports publiés ou des documents internes est long et laborieux. Les entreprises utilisent de plus en plus les techniques automatisées de scraping de données pour recueillir des informations précieuses à partir d’un plus large éventail de sources. Le scraping de données est plus rapide et plus rentable que les méthodes traditionnelles, tout en fournissant des données de haute qualité et fiables.

Un marketing efficace et un meilleur suivi des clients

Les entreprises collectent des données sur les performances des concurrents, les préférences des clients et les tendances actuelles du marché pour les utiliser dans la recherche de marché et l’analyse des concurrents. Le scraping de données est un moyen efficace de surveiller les performances des campagnes marketing pour des marques ou des produits sur les réseaux sociaux ou les sites d’avis. Le scraping des avis et des commentaires est une bonne méthode d’analyse des sentiments des clients.

Des comparaisons de prix précises

La surveillance des prix est une autre utilisation courante du scraping de données. Certaines entreprises utilisent le data scraping pour surveiller les prix des concurrents, tandis que d’autres extraient des données pour alimenter des sites de comparaison de prix. Dans le secteur du commerce électronique, le scraping de données est également parfois utilisé pour transférer des données de produits des sites de commerce électronique vers des plateformes comme Amazon ou Google Shopping.

La génération de leads ciblés

L’analyse des données extraites de sources B2B telles que des sites web spécifiques à un secteur, des annuaires ou des réseaux peut être un moyen très utile de générer de nouveaux leads. Les entreprises peuvent filtrer les résultats à travers un modèle analytique automatisé pour trouver des prospects correspondant le plus étroitement à leurs marchés cibles.

Des contenus plus facilement générés

Dans certains cas, une entreprise peut utiliser les données extraites pour agréger du contenu à partir de multiples sources afin de créer des sites web riches en contenu. Cette pratique doit être réalisée de manière éthique et avec soin pour ne pas violer les conditions de service, enfreindre les lois sur la confidentialité ou les droits d’auteur.

Le scraping de données est-il une activité légale ?

Le scraping de données n’est pas en soi illégal. Il n’existe pas de lois interdisant spécifiquement le data scraping. Cependant, cela ne signifie pas que l’extraction de données d’un site web est un acte totalement légitime. Il existe de nombreux aspects légaux et éthiques à prendre en compte en matière de scraping. La légalité du scraping de données dépend de la méthode utilisée pour extraire les données, du type de données extraites et de l’utilisation de ces informations.

Dans certains cas, les activités de scraping de données peuvent enfreindre les lois internationales sur la sécurité et la confidentialité des données. Par exemple, collecter des données à partir d’un site web qui interdit spécifiquement une telle activité dans ses conditions d’utilisation (TOS) est illégal. Il en va de même pour la collecte et l’utilisation non autorisées de contenu protégé par le droit d’auteur ou propriétaire, et de données personnelles ou d’informations sensibles sans consentement explicite du détenteur des données. L’utilisation de contenu extrait sans permission peut enfreindre les droits de propriété intellectuelle des créateurs de contenu ou des détenteurs de droits d’auteur.

Il est illégal d’utiliser des données extraites à des fins malveillantes. Cela inclut des pratiques telles que surcharger un serveur avec des data scrapers ou utiliser le scraping d’e-mails pour créer des listes de spam et de phishing.

Il convient de noter que le scraping de prix peut être considéré comme très peu éthique. Lorsqu’une entreprise utilise le scraping de prix pour sous-coter ses concurrents et fausser le marché, cela peut être perçu comme une pratique commerciale déloyale.

Et même si ce type d’informations est collecté de manière non intentionnelle, cela pourrait toujours être en violation des lois et réglementations internationales telles que :

The Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) ;
The California Consumer Privacy Act (CCPA) ;
The General Data Protection Regulation (GDPR) ;
The UK Data Protection Act (UKGPDR).

Soyez toujours prudent lorsque vous effectuez du scraping de données. Les meilleures pratiques consistent à ne scraper que les informations accessibles au public, à ne pas surcharger un site avec des requêtes automatisées, à toujours respecter les conditions d’utilisation d’un site, et à scraper uniquement les données des zones non restreintes du site.

Techniques courantes de scraping de données

Le data scraping peut être effectué manuellement, mais cela est difficile et chronophage. Le processus est généralement effectué par des logiciels ou des scripts automatisés dédiés appelés data scrapers.

Il y a trois étapes dans un flux de travail de data scraping :

Un bot scraper émet une requête HTTP GET au site web cible.
Lorsque le bot reçoit une réponse, il analyse le document HTML demandé pour les motifs de données spécifiques qu’il recherche.
Les données sont extraites et converties dans le format souhaité.

Bien que cela semble simple, la mise en œuvre des algorithmes de scraping de données et de web crawling peut être complexe. Les techniques courantes de scraping de données incluent :

L’analyse HTML : des outils logiciels ou des bibliothèques comme Beautiful Soup ou Scrapy, construits avec des langages comme Python, lisent et interprètent le code HTML d’un site web pour extraire des données à partir de balises HTML spécifiques.
Analyse du modèle d’objet du document (DOM) : les scrapers de données utilisent un analyseur DOM pour visualiser la hiérarchie d’un site web cible et identifier les éléments à partir desquels extraire des données.
XPath : XPath est un acronyme pour XML Path Language. Il s’agit d’un langage de requête que les scrapers de données utilisent pour naviguer et sélectionner des nœuds ou des éléments à partir de documents XML ou HTML. XPath est souvent utilisé en conjonction avec Beautiful Soup et l’analyse DOM.
Accès aux API : les API fournissent un accès contrôlé et autorisé aux données d’un site web. L’analyse des API est considérée comme une méthode de scraping de données plus éthique et réglementée.
Aggrégation verticale : une entreprise disposant d’une puissance de traitement suffisante peut utiliser la méthode d’agrégation verticale pour extraire des données. Les plateformes d’agrégation verticale sont des plateformes de récolte de données basées sur le cloud qui génèrent des bots pour extraire des données à partir de secteurs verticaux ciblés. L’agrégation verticale peut scraper à plusieurs reprises de grandes quantités de données sur une période spécifique à partir de multiples sources.
Google Sheets : moyen populaire de scraper des données de manière simple, Google Sheets dispose d’une fonction IMPORTXML qui peut être utilisée pour extraire des données. Cette fonction peut également vérifier si un site web a été scrapé ou dispose d’une protection suffisante contre les data scrapers.

Le scraping de données peut-il nuire à un site web d’entreprise ?

Une attaque de scraping de données peut être utilisée pour voler des informations sensibles d’entreprise ou personnelles qui peuvent ensuite être utilisées dans des attaques de spam ou des campagnes de phishing. Les hackers peuvent également utiliser les données extraites pour créer un faux site web qui vole les informations de paiement des clients potentiels ou vend des produits de qualité inférieure. C’est ce qu’on appelle le « spoofing de site web ». Le spoofing de site web et le contenu dupliqué peuvent avoir un impact négatif sur les classements dans les moteurs de recherche.

Les requêtes répétées des scrapers de données exercent une pression énorme sur les serveurs d’un site web. Les utilisateurs légitimes peuvent constater un ralentissement des temps de réponse du site. Celui-ci peut même subir une attaque par déni de service distribué (DDoS) en raison des requêtes de scraping de données et être mis hors ligne. Les attaques de scraping peuvent révéler des faiblesses de sécurité qui laissent le site cible vulnérable aux violations de données ou à d’autres menaces en ligne.

Une entreprise peut subir une perte de crédibilité et une atteinte à sa réputation à cause du scraping de données. Les clients percevront alors le site comme peu fiable, peu sûr ou mal géré.

Vous n’avez pas à mettre votre entreprise à la merci des hackers et des fraudeurs. Il existe de nombreuses façons de protéger votre site web contre les data scrapers malveillants.

Comment protéger votre site web contre les scrapers de données malveillants ?

La première étape pour vous protéger contre un web scraper est de limiter la quantité de données transférables sur votre site web. Vous pouvez le faire en restreignant le nombre de requêtes qu’une adresse IP peut effectuer sur votre site. Une API avec des limites de taux définies et des politiques d’utilisation peut contrôler l’accès à vos données et garantir qu’elles ne sont utilisées qu’à des fins légitimes. La mise en place de CAPTCHA et de contenu web dynamique sur votre site peut également arrêter ou ralentir les attaques de bots.

Faites en sorte qu’un document de conditions d’utilisation soit visible sur le site et qu’il limite spécifiquement les demandes de taux et interdise l’extraction de données. Le fichier robots.txt du site doit également contenir des informations spécifiques sur la collecte de données.

DataDome peut protéger votre site contre les bots de web scraping. Le système de détection avancé de DataDome, piloté par l’IA, évalue chaque requête entrante en 2 millisecondes et analyse avec précision les signaux côté client et côté serveur. Notre technologie de pointe a un taux de faux positifs de moins de 0,01 %. Les menaces sont bloquées en temps réel avant que des données ne puissent être extraites des sources de données.

DataDome a été utilisé pour repousser les attaques de scraping et les web crawlers par des entreprises informatiques respectées telles que Softvoyage et SuperTravel, et des grands détaillants comme Kurt Geiger. Nous avons également contribué à la découverte d’une attaque majeure contre Facebook.

FAQ

Le scraping de données est-il une activité courante pour les entreprises ?

Oui. Les entreprises utilisent le scraping de données pour recueillir des informations sur les prix des concurrents, les tendances du marché, les avis des clients et les informations de contact pour la génération de leads. Le scraping de données est également utilisé pour la recherche de marché, la surveillance des prix et l’analyse des données.

Le scraping de données est-il toujours utilisé à des fins légitimes ?

Non. Les fraudeurs malveillants et les hackers utilisent des outils de web scraping sophistiqués, l’automatisation, des extensions de navigateur, l’apprentissage automatique et des proxys pour accéder à des ensembles de données sans autorisation. Cela peut inclure le scraping d’informations personnelles sans consentement, le vol de contenu protégé par le droit d’auteur ou l’extraction de données à partir de sites web en violation de leurs conditions d’utilisation.

Comment puis-je protéger mon site web contre les data scrapers ?

Mettez à jour les conditions d’utilisation de votre site web pour interdire ou limiter le scraping de données. Utilisez des CAPTCHA ou d’autres méthodes de vérification pour dissuader les bots. Mettez en place le blocage des adresses IP ou des user-agents. Déployez des solutions logicielles spécialisées comme DataDome pour protéger contre le web scraping.

Puis-je utiliser des logiciels pour détecter et prévenir les scrapers de données ?

Oui. DataDome est une solution très efficace pour détecter et prévenir les tentatives de scraping. Avec un taux de faux positifs de moins de 0,01 %, DataDome est l’un des outils de protection contre les bots et la fraude en ligne les plus précis, fiables et puissants actuellement disponibles.