Laisse-moi te replonger à mes débuts de chef de produit, à l’époque où « récupérer des données » voulait dire soudoyer un développeur avec un café ou passer des heures à copier-coller des tableaux dans Excel. (J’en fais encore des cauchemars, ces sessions interminables de Ctrl+C, Ctrl+V.) Aujourd’hui, on nage dans les données — tellement que d’ici 2036, le marché des logiciels d’extraction web devrait peser [**2,45 milliards de dollars**](https://infomineo.com/data-analytics/exploring-how-web-scraping-goes-beyond-simple-data-extraction/#:~:text=Web%20scraping%20services%20are%20projected,making%20have%20more%20than). Mais voilà le hic : la majorité de ces infos reste coincée derrière des écrans, éparpillée sur des sites, des PDF ou des applis qui ne sont pas franchement faits pour l’export.

C’est là que le screen scraping entre en jeu — une vieille technique remise au goût du jour grâce à l’IA. Que tu bosses dans la vente, l’e-commerce, l’immobilier ou que tu sois juste fan de tableurs (on ne juge pas !), comprendre comment fonctionne le screen scraping version 2024 — et comment des outils boostés à l’IA comme [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/) le rendent accessible à tous — peut vraiment changer ta façon de bosser. On t’explique tout.

## Le screen scraping, c’est quoi ? L’extraction de données sans prise de tête

Le screen scraping, c’est un peu comme si tu regardais un écran et que tu notais tout ce que tu vois — sauf qu’ici, c’est un robot qui fait le boulot à ta place. Il s’agit d’extraire des données à partir de l’**interface visuelle** d’une appli, d’un site web ou même d’un PDF, pour les transformer en infos réutilisables ailleurs ([Techopedia](https://www.techopedia.com/definition/16597/screen-scraping?ref=parsehub.com#:~:text=Screen%20scraping%20is%20the%20process,a%20more%20modern%20user%20interface)).

En clair : si tu as déjà copié un tableau d’un site vers Excel, tu as fait du screen scraping à la main. La différence, c’est qu’avec l’automatisation, plus besoin d’user tes touches Ctrl et V. Un logiciel va « lire » ce qui s’affiche — parfois même grâce à la vision par ordinateur ou l’OCR si le texte n’est pas sélectionnable.

On confond souvent screen scraping, web scraping et data scraping. Voici la différence en deux mots :

- **Screen scraping :** Capture ce qui est *affiché à l’écran* (ce que tu vois).
- **Web scraping :** Va chercher les données dans le *code source* (HTML, JSON, etc.) d’un site.
- **Data scraping :** Terme générique pour l’automatisation de l’extraction de données depuis n’importe quelle source (web, applis, fichiers, etc.).
- **Web crawling :** Parcourt et indexe les pages web, sans forcément extraire les données.

Donc, si tu dois extraire des infos d’une vieille appli, d’un PDF verrouillé ou d’un site qui ne facilite pas la tâche, le screen scraping est ton meilleur allié.

## Screen scraping, web scraping, data scraping : quelles différences ?

On mélange souvent ces termes, mais ils ne veulent pas dire la même chose. Voici un tableau pour t’aider à y voir plus clair :

<Table content={`| **Technique** | **Ce qu’elle fait** | **Où ça marche** | **Comment ça marche** | **Cas d’usage courants** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| **Screen Scraping** | Extrait les données *affichées à l’écran* | Applis, systèmes anciens, PDF, sites web | Lit les pixels, utilise l’OCR ou l’automatisation d’interface | Migration de données, RPA, systèmes hérités |
| **Web Scraping** | Extrait les données du *code de la page web* (HTML/DOM) | Sites web | Analyse le HTML, requêtes HTTP, navigation DOM | Veille tarifaire, génération de leads, recherche |
| **Data Scraping** | Automatise l’extraction depuis *toute source de données* | Web, fichiers, bases de données, logs, etc. | Toute méthode automatisée (scraping, parsing, requêtes) | Intégration de données, analytics |
| **Web Crawling** | Découvre et indexe les pages web | Internet | Suit les liens, construit des listes d’URL | Moteurs de recherche, cartographie de sites |`} />

**Pourquoi on s’y perd ?** Parce que ces techniques sont souvent complémentaires. Par exemple, un crawler trouve toutes les pages d’un site, un extracteur web récupère les données, et si elles ne sont visibles qu’à l’écran (pas dans le code), le screen scraping prend le relais.

## Pourquoi le screen scraping est-il crucial pour les entreprises ? Exemples concrets

Passons au concret. Pourquoi les boîtes s’intéressent-elles au screen scraping, web scraping et data scraping ? Parce que la donnée, c’est le nerf de la guerre — et qu’elle n’est que rarement accessible facilement.

Quelques exemples d’utilisation :

<Table content={`| **Équipe** | **Cas d’usage** | **Bénéfice** | **Exemple de ROI** |
| --- | --- | --- | --- |
| **Ventes** | Génération de leads à partir d’annuaires | Plus de prospects, moins de tâches manuelles | 5+ heures/semaine économisées par commercial ([Utilisateurs Thunderbit](https://www.futurepedia.io/tool/thunderbit#:~:text=Who%20is%20Using%20Thunderbit%3F)) |
| **E-commerce** | Veille tarifaire concurrentielle | Tarification dynamique, marges accrues | +4% de ventes ([John Lewis](https://blog.apify.com/state-of-web-scraping/#:~:text=2.%20E)) |
| **Immobilier** | Agrégation d’annonces immobilières | Analyse de marché accélérée | Plus d’opportunités, meilleures décisions |
| **Marketing** | Extraction d’avis/infos sociales | Analyse de sentiment, ROI des campagnes | Ciblage affiné, réactivité accrue |
| **Opérations** | Extraction de données de portails fournisseurs | Reporting automatisé, moins d’erreurs | Moins de saisie manuelle, réduction des fautes |`} />

Et ce n’est qu’un aperçu. J’ai vu des équipes utiliser le scraping pour migrer du contenu, surveiller la conformité ou encore bâtir des tableaux de bord internes dignes d’un data scientist.

## Les outils traditionnels de screen scraping : fonctionnement et limites

Avant l’IA, le screen scraping, c’était un peu comme monter un meuble sans la notice. Deux options principales :

1. **Coder soi-même :** Écrire des scripts sur-mesure (Python, JavaScript, etc.) pour récupérer et traiter les données. Parfait si tu aimes déboguer à 2h du matin.
2. **Outils no-code :** Solutions visuelles où tu sélectionnes manuellement ce que tu veux extraire. Plus simple, mais fragile — et au moindre changement du site, tout peut casser.

Autres méthodes classiques :

- **Copier-coller manuel :** Long, source d’erreurs, et franchement décourageant.
- **Automatisation du navigateur (Selenium, Playwright) :** Simule un utilisateur, mais demande des compétences techniques.
- **OCR :** Pour extraire des données coincées dans des images ou PDF scannés.

**Les galères ?**

- **Mise en place longue et technique.**
- **Maintenance pénible** — une petite mise à jour du site et ton extracteur plante.
- **Peu de transformation des données** — à toi de rendre les données exploitables.
- **Les non-techniciens sont mis de côté.**

Si tu as déjà passé plus de temps à réparer un extracteur qu’à exploiter les données, tu vois de quoi je parle.

## L’ère du screen scraping boosté à l’IA : ce qui change vraiment

C’est là que tout s’accélère. Le screen scraping dopé à l’IA change la donne. Fini les sélecteurs à bidouiller ou le code fragile : un agent IA s’occupe de tout.

**Comment ça marche ?**

- **L’IA « lit » la page comme un humain :** Elle analyse la mise en page, comprend le contexte et repère les infos clés — même si le site évolue.
- **Tu expliques ce que tu veux en langage naturel :** « Récupère tous les noms de produits, prix et images », et l’IA configure l’extraction.
- **Transformation des données en temps réel :** Étiquetage, traduction, calculs… l’IA gère tout au fil de l’extraction.

Résultat :

- **Plus besoin de configuration manuelle.**
- **Fini la maintenance constante.**
- **Accessible à tous, pas seulement aux développeurs.**

Par exemple, avec [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/), tu peux extraire les données de n’importe quel site, peu importe sa structure, car l’agent IA s’adapte en temps réel. Besoin de transformer ou d’étiqueter les données à la volée ? Thunderbit s’en charge. Et le mieux ? C’est vraiment simple à utiliser.

<TryButton url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Testez le screen scraping IA avec Thunderbit"} />

### Thunderbit : l’extracteur web IA le plus simple pour tous

Petit instant promo — mais c’est pour ça qu’on a créé [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/) :

- **Suggestion de champs par IA :** Un clic, et l’IA de Thunderbit analyse la page pour proposer les meilleurs champs à extraire. Plus besoin de deviner ou de bidouiller les sélecteurs.
- **Extraction sur sous-pages :** Besoin de détails ? Thunderbit peut visiter automatiquement chaque sous-page (fiche produit, profil, etc.) et enrichir ton jeu de données.
- **Modèles instantanés :** Pour les sites populaires (Amazon, Zillow, Instagram, Shopify, etc.), utilise des modèles prêts à l’emploi pour extraire les données en un clic.
- **Export gratuit des données :** Exporte vers Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV ou JSON — sans frais cachés.
- **Types de données variés :** Texte, nombres, dates, URL, emails, numéros de téléphone, images… tout y passe.
- **Transformation IA des données :** Ajoute des instructions personnalisées pour étiqueter, formater ou même traduire les données à l’extraction.

Et tout ça dans une [extension Chrome](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) vraiment agréable à utiliser. (Enfin, autant que l’extraction de données peut l’être !)

## Comment fonctionne le screen scraping IA : le pas-à-pas

Voici comment se passe un workflow de screen scraping IA avec Thunderbit :

1. **Installe l’extension Chrome Thunderbit.**
   - Télécharge-la depuis le [Chrome Web Store](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp).
2. **Va sur le site ou le PDF à extraire.**
   - Thunderbit gère les sites web, les PDF et même les images.
3. **Clique sur « Suggestion de champs IA ».**
   - L’IA lit la page et propose des colonnes (ex : Nom, Prix, Email, Image).
4. **Ajuste les champs si besoin.**
   - Ajoute ou renomme des colonnes, définis les types de données, ou ajoute des instructions IA pour l’étiquetage ou la traduction.
5. **Clique sur « Extraire ».**
   - Thunderbit extrait les données et les affiche dans un tableau structuré.
6. **(Optionnel) Extraction sur sous-pages.**
   - Pour plus de détails, laisse Thunderbit visiter chaque lien et récupérer des infos supplémentaires.
7. **Exporte tes données.**
   - Télécharge-les en CSV, Excel, ou envoie-les directement vers Google Sheets, Airtable ou Notion.

**Astuces pour de meilleurs résultats :**

- Utilise des noms de champs explicites (ex : « Nom du produit », « Prix en EUR »).
- Ajoute des instructions pour un formatage ou une traduction spécifique.
- Choisis le bon type de données pour chaque champ.

Pour des tutos détaillés, jette un œil à notre [blog](https://www.thunderbit.com/blog) ou à notre [chaîne YouTube](https://www.youtube.com/@thunderbit-ai).

<TryButton url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Extraire n’importe quel site avec Thunderbit IA"} />

### Exemple concret : extraire des leads d’un site avec Thunderbit

Imaginons que tu sois commercial et que tu cherches des prospects sur un annuaire en ligne. Voici comment je ferais :

1. Ouvre la page de l’annuaire.
2. Clique sur l’extension Thunderbit et lance la « Suggestion de champs IA ».
3. Thunderbit propose : Nom, Entreprise, Email, Téléphone, Site web.
4. J’ajuste les colonnes — par exemple, j’ajoute « Localisation » ou « Secteur ».
5. Clique sur « Extraire ». Thunderbit rassemble tous les leads visibles dans un tableau.
6. Certains leads renvoient vers des profils détaillés. Je clique sur « Extraire sous-pages » et Thunderbit visite chaque fiche pour récupérer des infos comme l’URL LinkedIn ou la biographie.
7. J’exporte la liste vers Excel ou Google Sheets, prête à être exploitée.

Aucun code, aucun casse-tête, et plus besoin de soudoyer les développeurs avec des cafés !

## Au-delà du texte : extraction avancée avec l’IA (images, étiquettes, traductions…)

Les extracteurs IA modernes ne se limitent pas au texte. Avec Thunderbit, tu peux :

- **Extraire des images :** Parfait pour les catalogues produits ou les annonces immobilières.
- **Récupérer emails et numéros de téléphone :** Thunderbit détecte et formate automatiquement ces champs.
- **Traduire les données à la volée :** Extraire un site en français et obtenir les résultats en anglais, par exemple.
- **Étiqueter ou catégoriser les données :** Utilise des instructions IA pour taguer, résumer ou regrouper les entrées.
- **Intégrer avec Notion, Airtable, etc. :** Envoie tes données directement vers tes outils préférés.

Un vrai plus pour les équipes métiers : enrichis ton CRM avec des images, des données multilingues ou des leads catégorisés — en un seul passage.

Pour aller plus loin, regarde [Comment extraire des données de site web vers Excel avec l’IA](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel) et [Comment extraire des données de PDF avec l’IA](https://thunderbit.com/blog/scrape-data-from-pdf-using-ai).

## Légalité et sécurité : ce que les entreprises doivent savoir

Le screen scraping, c’est puissant, mais il y a des règles à respecter. Voici mes conseils :

- **Vérifie les conditions d’utilisation des sites :** Certains interdisent explicitement le scraping. En cas de doute, demande l’autorisation ou cherche une API officielle.
- **Respecte le fichier robots.txt :** Ce n’est pas juridiquement contraignant, mais c’est une question de respect — et ça évite d’être bloqué.
- **Évite de scraper derrière un login (sauf pour tes propres données) :** C’est là que les soucis juridiques commencent.
- **Sois vigilant avec les données personnelles :** RGPD, CCPA et autres lois s’appliquent si tu extrais des noms, emails, etc.
- **N’encombre pas les serveurs :** Limite la fréquence des requêtes et reste un internaute respectueux.

<SideCard url={"https://nubela.co/blog/is-linkedin-scraping-legal/#:~:text=The%20short%20answer%20is%3A%20it,certain%20way%20could%20be%20illegal"} title={"Le scraping LinkedIn est-il légal ?"} description={""} />
Pour une analyse juridique approfondie, consulte Le scraping LinkedIn est-il légal ? et [Web Scraping en 2025 : rester dans les clous avec les nouvelles règles](https://hackernoon.com/web-scraping-in-2025-staying-on-track-with-new-rules#:~:text=Image%3A%200).

## À retenir : l’avenir du screen scraping avec l’IA

Le screen scraping a bien changé — du boulot manuel fastidieux à la magie de l’IA. L’arrivée d’outils comme Thunderbit permet à chacun d’extraire, transformer et exploiter des données de presque n’importe quelle source, sans prise de tête ni une ligne de code.

**À retenir :**

- **Le screen scraping donne accès à des données inaccessibles via API.**
- **Les outils IA le rendent accessible à tous, pas seulement aux développeurs.**
- **Les équipes métiers peuvent automatiser la génération de leads, la veille tarifaire, l’étude de marché, etc., en quelques clics.**
- **Respecte toujours la légalité et l’éthique — la source et la loi avant tout.**

Prêt à dire adieu au copier-coller manuel ? Essaie [Thunderbit](https://www.thunderbit.com/). Tes touches Ctrl et V te diront merci !

*Envie d’en savoir plus ? Parcours notre [blog Thunderbit](https://www.thunderbit.com/blog) pour des analyses sur le [list crawling](https://thunderbit.com/blog/what-is-list-crawling), [l’extraction de produits Amazon](https://thunderbit.com/blog/how-to-scrape-amazon-products-and-reviews), et bien d’autres sujets. Ou installe simplement l’[extension Chrome Thunderbit](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) pour découvrir par toi-même la simplicité du screen scraping.*

Et si tu copies encore tes données à la main… dis-toi qu’il y a vraiment mieux à faire !

<BottomCard url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Essayez l’Extracteur Web IA"} />

## FAQ
1. **Le screen scraping fonctionne-t-il sur les applications mobiles ?**
Oui, on peut appliquer le screen scraping aux applis mobiles, surtout sur les systèmes anciens ou fermés. Ça demande en général des outils d’automatisation d’interface ou des solutions spécifiques au mobile pour extraire ce qui s’affiche.

2. **Peut-on extraire des images ou du contenu visuel avec le screen scraping ?**
Le screen scraping ne se limite pas au texte : il permet aussi d’extraire des images, graphiques ou éléments d’interface en capturant des zones d’écran ou via la vision par ordinateur pour détecter et étiqueter le contenu visuel.

3. **Quels outils utiliser pour débuter en screen scraping ?**
Tu peux commencer avec des scripts Python et des bibliothèques comme Selenium ou Playwright. Pour les non-codeurs, des extracteurs visuels ou des outils IA offrent des alternatives simples, sans configuration compliquée.

4. **Quels sont les risques du screen scraping ?**
Les risques incluent des questions juridiques, des blocages IP ou des soucis de fiabilité des données. Un changement de mise en page peut casser l’extracteur, et l’extraction de données personnelles peut enfreindre la réglementation si ce n’est pas bien géré.

**Pour aller plus loin**

- [Comment extraire n’importe quel site avec l’IA](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)
- [Les meilleurs outils d’extraction web en 2025](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)
- [Extraction de données d’applications mobiles : iOS & Android](https://www.promptcloud.com/blog/guide-to-mobile-app-scraping/)
- [Comprendre la puissance du data scraping](https://www.alooba.com/skills/concepts/data-processing/data-scraping/)

<TryButton url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Essayez l’Extracteur Web IA gratuitement"} />

Découvrez l’extraction rapide de données et le screen scraping IA avec Thunderbit, l’extension Chrome extracteur web boostée à l’IA. Passez à une collecte de données plus intelligente dès aujourd’hui.

Utilisez l’IA pour extraire des pages web sans effort.

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screen-scraping-explained

Qu'est-ce que le screen scraping et comment l'IA le révolutionne

Vous est-il déjà arrivé de tomber sur une page web quasi vide, où il faut cliquer sur une ribambelle de liens pour enfin mettre la main sur les infos qu’il vous faut ? C’est franchement galère, surtout que de plus en plus de sites planquent leurs données importantes dans des sous-pages. Résultat : collecter des données en masse devient un vrai parcours du combattant. Les développeurs se retrouvent à coder des scripts pendant des heures pour explorer ces sous-pages, pendant que les moins techniques cliquent à la main sur chaque lien. Heureusement, il existe des solutions efficaces : le **list crawling** (extraction en masse) et l’**extraction de sous-pages**.

## Aperçu du List Crawling et de l’Extraction de Sous-pages

<Table content={`| **Outil** | **Facilité d'utilisation** | **Qualité des données** | **Cas d'usage idéal** |
| --- | --- | --- | --- |
| [List Crawling](#what-is-list-crawling) | ★★ | ★★★ | Sites web volumineux |
| [Extraction de Sous-pages](#what-is-subpage-scraping) | ★★★★★ | ★★★★ | Extraction légère, formats de données spécifiques |`} />

## **Comprendre le List Crawling**

### **Qu’est-ce que le List Crawling ?**

Le list crawling, ou extraction en masse, c’est une technique d’extraction web qui consiste à récupérer des données à partir d’une liste d’URLs. Pour démarrer, il faut d’abord constituer cette fameuse liste d’URLs, souvent à l’aide d’un autre extracteur. La réussite du list crawling dépend donc beaucoup de la qualité de cette liste de départ. Si les URLs mènent à des pages au format différent, les résultats risquent d’être incohérents et le traitement prendra plus de temps. Cette méthode est parfaite pour les boîtes, chercheurs ou analystes qui ont besoin de collecter de gros volumes de données structurées et homogènes. Par contre, il faut souvent retravailler et organiser les données à la main pour qu’elles soient vraiment exploitables.

### **Comment ça marche ?**

![list-crawling-python.jpg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/list_crawling_python_b4c926ab26.jpg)

Le list crawling se déroule généralement en plusieurs étapes :

1. **Préparer une liste d’URLs** : On commence par rassembler tous les liens des pages à extraire.
2. **Envoyer des requêtes HTTP** : Le système va ensuite envoyer des requêtes à chaque URL pour récupérer le contenu HTML.
3. **Extraire les données** : On utilise des techniques de parsing comme BeautifulSoup, XPath ou les regex pour extraire les infos voulues (texte, images, liens, etc.).
4. **Stocker les données** : Enfin, on organise et sauvegarde les données extraites dans une base de données ou un tableur pour pouvoir les analyser plus tard.

<SideCard url={"https://thunderbit.com"} title={"Extraire des données de n'importe quel site avec l'IA"} description={""} />

Une fois les données récupérées, il est crucial de les nettoyer et de les analyser avec des méthodes comme les stats descriptives, l’analyse de séries temporelles, la corrélation ou le clustering. L’IA peut vraiment accélérer tout ça, en automatisant les tâches et en boostant la qualité des données.

Testez la fonction **Bulk Scraping** de l’Extracteur Web IA Thunderbit pour une expérience simplifiée.

### **Outils recommandés**

1. [**Bulk Scraping dans Thunderbit Extracteur Web IA**](https://thunderbit.com/)
    - **Points forts** : Prise en main rapide, parsing flexible, fonctionnalités avancées
    - **Points faibles** : Nécessite une utilisation locale et dépend du navigateur
    - **Idéal pour** : Collecte de données de qualité, priorité à la précision
![bulk-scraping-thunderbit.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/bulk_scraping_thunderbit_020c528bfb.png)
2. **Scrapy**
    - **Points forts** : Puissant, très personnalisable, parfait pour l’extraction à grande échelle
    - **Points faibles** : Courbe d’apprentissage raide, demande des compétences en dev
    - **Idéal pour** : Projets de collecte de données massifs
3. **Beautiful Soup**
    - **Points forts** : Simple à utiliser, documentation complète, parsing flexible
    - **Points faibles** : Performances moyennes, pas d’asynchrone
    - **Idéal pour** : Petits projets d’extraction, analyse de données
4. **Selenium**
    - **Points forts** : Gère les pages dynamiques, simule le comportement utilisateur
    - **Points faibles** : Lent à l’exécution, gourmand en ressources
    - **Idéal pour** : Extraction sur des pages générées en JavaScript

## **Zoom sur l’Extraction de Sous-pages**

![list-crawling-using-ai.jpg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/list_crawling_using_ai_c41e70f7e3.jpg)

### **Qu’est-ce que l’Extraction de Sous-pages ?**

L’extraction de sous-pages, c’est une méthode qui permet de récupérer des données listées sur une page principale, puis de fusionner les infos des sous-pages dans un tableau centralisé. Thunderbit a lancé ce procédé innovant grâce à l’IA de son Extracteur Web IA. Cette approche est idéale pour les sites avec des sous-pages, comme les fiches produits, les blogs ou les annuaires. Son gros avantage : collecter et organiser intelligemment les données issues de ces sous-pages dans un seul tableau.

Par exemple, si tu consultes un article « Bourse aujourd’hui » et que tu veux extraire la liste des cotations, tu peux utiliser [Thunderbit Extracteur Web IA](https://thunderbit.com/). Tu définis ton tableau, et l’outil va extraire automatiquement les cotations, ouvrir les pages de détails en temps réel et fusionner les données dans ton tableau principal. Tu peux ainsi enregistrer des infos précises tout en suivant l’actu. L’Extracteur Web IA de Thunderbit s’adapte à différents types de pages, là où les outils classiques montrent vite leurs limites.

### **Pourquoi l’utiliser ?**

Thunderbit Extracteur Web IA regorge de fonctionnalités qui optimisent la collecte et la fiabilité des données.

![subpage-scraper.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/subpage_scraper_20a5b5fa43.png)

### **Extraction intelligente des données**

Thunderbit Extracteur Web IA s’appuie sur l’IA pour extraire les données de façon intelligente, en s’adaptant automatiquement aux changements de structure des pages web. Les utilisateurs peuvent simplement décrire les données recherchées en langage courant, et le système génère les règles d’extraction. Cette méthode réduit la complexité technique et améliore la précision, rendant l’outil accessible même aux débutants. Thunderbit gère différents types de données : texte, liens, images, etc., pour répondre à tous les besoins.

### **Gestion intelligente des sous-pages**

Thunderbit est particulièrement performant pour gérer les sous-pages. Il repère et accède automatiquement aux sous-pages, en utilisant un seul modèle pour différents formats. L’IA s’adapte aux changements de structure, ce qui évite aux utilisateurs de se prendre la tête avec les variations entre sous-pages. Thunderbit fusionne automatiquement le contenu des sous-pages dans le tableau principal, ce qui simplifie l’organisation des infos. Il se démarque aussi par la qualité des données, agissant comme un assistant IA pour nettoyer, formater et étiqueter les données de façon automatisée.

### **Gestion efficace des données**

Thunderbit propose des fonctionnalités avancées pour gérer les données, avec plusieurs formats d’export et des intégrations vers des plateformes comme Google Sheets, Airtable ou Notion. Tu peux lier un modèle d’extraction à une feuille Google Sheets pour centraliser tes données, ou à Notion pour organiser tes infos dans une base de données. Ces options flexibles permettent d’adapter le stockage à tes besoins. L’étiquetage et la classification automatiques s’ajustent aussi aux formats des plateformes de gestion, rendant la suite du traitement plus fluide.

### **Modèles prédéfinis pratiques**

Pour gagner du temps, Thunderbit propose plein de modèles prêts à l’emploi. Ils couvrent la collecte de données e-commerce ([Amazon](https://thunderbit.com/template/amazon-product-scraper), [Avis Amazon](https://thunderbit.com/template/amazon-reviews-scraper)), l’immobilier ([Zillow Properties](https://thunderbit.com/template/zillow-properties-search-scraper)), l’analyse de réseaux sociaux ([LinkedIn](https://thunderbit.com/template/linkedin-company-scraper), [Twitter](https://thunderbit.com/template/twitter-profile-posts-scraper)), ou encore la collecte d’informations d’entreprises (sites web, annuaires pros). Ces modèles garantissent un vrai gain de temps et une collecte homogène et fiable.

## **Mise en œuvre étape par étape**

### **Mettre en place l’Extraction de Sous-pages**

![thunderbit-setup.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_setup_4eb2e7c4be.png)

1. [**Installer l’extension Thunderbit pour navigateur**](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) : Lance Thunderbit Extracteur Web IA et crée un nouveau modèle d’extraction.
2. **Définir la structure de ton tableau principal** : Dans les paramètres, ajoute les champs à collecter (titre, prix, description, etc.). Pour les données issues des sous-pages, crée les champs correspondants et active l’extraction de sous-pages.
3. **Lancer l’extracteur** : Thunderbit extrait d’abord les données de la page principale, puis visite automatiquement chaque sous-page pour en extraire les infos et les fusionner dans le tableau principal. Tout le processus est géré par l’IA, sans prise de tête ni code compliqué.

![subpage-scraping-thunderbit.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/subpage_scraping_thunderbit_932a375286.png)

### **Mettre en place le List Crawling**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=ve_0h4Y8nuI&list=PLhTjy8cBISEqkN-5Ku_kXG4QW33sxQo0t&ab_channel=buildwithpython"} />

Pour les développeurs, il existe plusieurs langages et outils pour faire du list crawling. Python est le plus populaire grâce à sa simplicité et à la richesse de ses bibliothèques. Voici un exemple de script Python utilisant requests et BeautifulSoup pour extraire des données :

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def scrape_urls(urls):
    data = []
    for url in urls:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        titles = soup.find_all('h2', class_='product-title')
        prices = soup.find_all('span', class_='product-price')
        for title, price in zip(titles, prices):
            data.append({
                'title': title.get_text(),
                'price': price.get_text()
            })
    return pd.DataFrame(data)

# Exemple d’utilisation
urls = ['<http://example.com/product1>', '<http://example.com/product2>']
data_frame = scrape_urls(urls)
print(data_frame)
```

## **Conclusion**

Aujourd’hui, la donnée est au centre de la stratégie des entreprises. Ceux qui savent la collecter et l’analyser efficacement prennent une vraie avance. Les données permettent de mieux comprendre le marché et les besoins des clients, offrant des infos précieuses pour le développement produit et le marketing. Pourtant, rassembler et organiser efficacement la masse de données éparpillées sur le web reste un sacré défi.

Avec des outils comme Thunderbit, les entreprises n’ont plus à se soucier de la collecte de données. C’est comme avoir un assistant fiable qui t’aide à dénicher les infos clés dans des montagnes de données, pour prendre des décisions plus éclairées. Grâce à ses capacités intelligentes de collecte et de traitement, il devient facile d’accéder à des infos sur la concurrence, les tendances du marché, les avis clients, et bien plus encore.

Thunderbit ne se contente pas de collecter les données : il les nettoie, les structure et génère des rapports clairs pour révéler rapidement des insights cachés. Pour les entreprises qui doivent surveiller régulièrement leur marché, l’automatisation de la collecte est un vrai atout et un gain de temps énorme.

À l’ère de la donnée, avoir un outil comme Thunderbit, c’est clairement un avantage. Il booste l’efficacité de la collecte et accompagne la transformation digitale des entreprises. Alors que la donnée devient centrale dans la prise de décision, des solutions intelligentes comme Thunderbit vont vite devenir des alliés incontournables pour rester dans la course.

## **FAQ**

1. **Qu’est-ce que Thunderbit ?**
[Thunderbit](https://thunderbit.com/) est une extension Chrome pensée pour automatiser les tâches web des pros. Elle propose des fonctionnalités comme l’Extracteur Web IA, le Presse-papiers IA et le Chat Web IA pour extraire des données, remplir des formulaires et [résumer des sites web](https://thunderbit.com/summarize) grâce à l’IA. C’est un vrai outil de productivité qui fait gagner du temps et simplifie les tâches répétitives en ligne.

2. **Comment fonctionne l’Extracteur Web IA de Thunderbit ?**
L’Extracteur Web IA de Thunderbit utilise l’intelligence artificielle pour extraire des données structurées depuis les sites web. L’utilisateur peut cliquer sur « Suggérer des colonnes IA » pour que l’IA propose une méthode d’extraction adaptée au site, puis sur « Extraire » pour collecter les données. Il gère les données de n’importe quel site, PDF ou image en seulement deux clics.

3. **Quelle est la différence entre list crawling et extraction de sous-pages ?**
Le list crawling (extraction en masse) consiste à extraire des données à partir d’une liste d’URLs, idéal pour les sites volumineux. L’extraction de sous-pages, elle, récupère les données d’une page principale et de ses sous-pages, puis fusionne le tout dans un tableau centralisé. L’Extracteur Web IA de Thunderbit excelle dans les deux méthodes, avec une extraction et une gestion intelligentes des données.

4. **Thunderbit est-il accessible aux non-développeurs ?**
Bien sûr ! Thunderbit a été conçu pour être simple à utiliser, même sans compétences techniques. Grâce à l’IA, il suffit de décrire les données recherchées en langage courant, et le système génère les règles d’extraction, rendant l’outil accessible à tous.

5. **Quels types de données Thunderbit peut-il gérer ?**
Thunderbit prend en charge plein de types de données : texte, liens, images, etc. Il s’adapte à tous les besoins, que ce soit pour l’e-commerce, l’immobilier, l’analyse des réseaux sociaux ou la collecte d’informations professionnelles.

6. **Comment démarrer avec Thunderbit ?**
Pour commencer, il suffit de télécharger l’extension Chrome Thunderbit depuis la [page de téléchargement](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp). Une fois installée, explore ses fonctionnalités comme l’Extracteur Web IA, le Presse-papiers IA ou le Chat Web IA pour booster ta productivité en ligne.

7. **Thunderbit propose-t-il des modèles prédéfinis ?**
Oui, Thunderbit met à disposition de nombreux [modèles](https://thunderbit.com/template/) pour faciliter la collecte de données. Ces modèles couvrent l’e-commerce, l’immobilier, les réseaux sociaux et la veille professionnelle, garantissant gain de temps et cohérence des données.

8. **Comment Thunderbit garantit-il la qualité des données ?**
Thunderbit utilise l’IA pour extraire et traiter les données de façon intelligente, en s’adaptant automatiquement aux changements de structure des pages. Il propose aussi des fonctions de nettoyage et de formatage, jouant le rôle d’assistant IA pour automatiser les tâches répétitives et améliorer la qualité des données.

9. **Cas d’usage de l’extraction web**
Les [outils d’extraction web](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools) ont plein d’applications concrètes. Par exemple, tu peux [extraire des produits et avis Amazon](https://thunderbit.com/blog/how-to-scrape-amazon-products-and-reviews) pour tes études de marché, ou [récupérer des données depuis des PDF](https://thunderbit.com/blog/scrape-data-from-pdf-using-ai) pour l’analyse documentaire.
Beaucoup d’entreprises ont besoin de [collecter des données de sites web vers Excel](https://thunderbit.com/blog/scraping-data-from-website-to-excel) pour les analyser. Grâce à l’IA, il est maintenant possible de [scraper n’importe quel site efficacement](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai) sans écrire de code compliqué.
Pour l’analyse des réseaux sociaux, tu peux utiliser des outils spécialisés comme les [extracteurs d’emails](https://thunderbit.com/blog/best-email-scrapers) ou les [extracteurs Twitter](https://thunderbit.com/blog/best-twitter-scrapers) pour collecter des données utiles à tes campagnes marketing.

**Pour aller plus loin :**

- [Les meilleurs outils et logiciels d’extraction web en 2025](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)
- [Comment extraire n’importe quel site avec l’IA](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)
- [Comment configurer Thunderbit](https://www.youtube.com/watch?v=B1kV6QjngRg)

<BottomCard url={"https://thunderbit.com"} title={"Essayer l'Extracteur Web IA"} />

Découvrez la puissance du list crawling pour collecter efficacement des données et l’extracteur de sous-pages pour une extraction intelligente.

Utilisez l’IA pour extraire, résumer et remplir automatiquement les pages web sans effort.

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Qu'est-ce que le List Crawling et comment l'utiliser avec l'IA

On entend partout parler de décisions guidées par la donnée, mais on oublie souvent à quel point la collecte de données peut être longue et pénible. Si tu as déjà essayé de rassembler des infos à la main, tu sais à quel point ça peut vite devenir décourageant. J’ai vu pas mal d’entreprises galérer à lancer leur stratégie data, tout simplement parce que leurs méthodes de collecte n’étaient pas efficaces. Si tu te reconnais là-dedans, cet article va vraiment t’apporter des solutions concrètes.

> 💡
> Dans cet article, on va plonger dans l’univers du data scraping et voir comment il évolue avec les nouvelles technos. On va parler des limites des méthodes classiques, des avantages du data scraping boosté à l’IA, et je te donnerai des astuces pratiques pour l’utiliser au quotidien.

## **C’est quoi le Data Scraping ?**

Le data scraping, ou [extracteur web](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai), c’est le fait d’extraire automatiquement des infos structurées depuis des pages web grâce à des outils spécialisés (souvent sous forme de tableaux). C’est une méthode ultra-efficace pour récupérer rapidement de gros volumes de données. Par exemple, tu peux choper des infos publiques sur [Google Maps](https://thunderbit.com/template/google-maps-scraper) pour générer des leads, extraire des références produits sur [Amazon](https://thunderbit.com/template/amazon-product-scraper) pour la revente ou l’analyse de marché, ou encore collecter des avis clients sur [Yelp](https://thunderbit.com/template/yelp-reviews-scraper) pour mieux comprendre ta clientèle.

## **L’évolution technologique du Data Scraping**

Avant, la collecte de données, c’était réservé aux pros de la tech (ou alors il fallait s’armer de patience pour faire du copier-coller à la main). Mais en 2025, l’IA a tout changé. Le data scraping n’est plus réservé aux développeurs ou à l’automatisation basique.

### **Les méthodes classiques montrent leurs limites**

Les sites web d’aujourd’hui posent de nouveaux défis : contenus qui se chargent dynamiquement (React, Vue…), explosion des formats (texte, vidéo, image), structures pas toujours standards (plusieurs modèles sur une même page). Des études récentes pointent trois gros soucis avec les [méthodes classiques d’extracteur web](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools) :

1. **Un vrai casse-tête en maintenance**
Les extracteurs web classiques demandent une maintenance manuelle constante (environ 3 à 5 heures par mois et par site). Dès qu’un site change de structure ou de techno, 60% des sélecteurs XPath ne servent plus à rien. Les outils IA, eux, comprennent le langage et le code, donc ils s’adaptent tout seuls à 90% des changements, ce qui fait baisser les coûts de maintenance de 60 à 80%. Pour les sites modernes en React/Vue, les outils IA gardent le cap grâce à leur compréhension sémantique, même si les noms de classes changent.

2. **Des données incomplètes**
Les méthodes classiques ne récupèrent que les données structurées, et laissent de côté plein d’infos précieuses comme :
   - Les données cachées dans les images
   - Le texte intégré dans les articles
   - Les données non structurées sans balises HTML

3. **Qualité de données pas au top**
Les méthodes classiques galèrent avec les contenus dynamiques, ce qui donne des données incomplètes ou fausses :
   - Pour les listes paginées (ex : produits e-commerce), les extracteurs classiques ne récupèrent que 30 à 50% du contenu visible.
   - Sur les pages à défilement infini (ex : fils d’actualité), plus de 60% des données importantes passent à la trappe.
   - Taux d’erreur élevé quand il s’agit d’associer des données non structurées (listes mal alignées).

C’est là que les outils boostés à l’IA comme Thunderbit font toute la différence. Voilà pourquoi ils sont devenus incontournables.

### **L’essor du Data Scraping par l’IA**

<SideCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Extraire des données de n'importe quel site avec l'IA"} description={""} />

En 2025, l’IA – et surtout les grands modèles de langage (LLM) – a fait des bonds de géant. Ces modèles comprennent et génèrent du langage naturel, font des analyses complexes et proposent des solutions bien plus efficaces. Beaucoup d’outils de data scraping intègrent maintenant des LLM pour dépasser les limites des méthodes classiques. Après avoir testé 13 [outils de data scraping](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools) ces derniers mois, je recommande [Thunderbit Extracteur Web IA](https://thunderbit.com/ai-web-scraper).

Pourquoi Thunderbit sort du lot ?

1. **Une interaction vraiment nouvelle** :
   Tu expliques simplement ce que tu veux en langage naturel, et le système crée automatiquement un plan de scraping, ce qui fait gagner 87% de temps de configuration par rapport aux outils classiques.

2. **Les gros atouts du scraping localisé** :
   En tant qu’extension navigateur, Thunderbit permet :
   - Extraction instantanée des données
   - Gestion des pages dynamiques et à défilement infini
   - Extraction même sur les pages qui demandent une connexion

3. **Traitement multimodal avancé** :
   Thunderbit gère différents types de données, comme :
   - Extraction de texte dans les articles
   - Extraction de tableaux financiers depuis des PDF
   - Reconnaissance de données dans plusieurs images pour créer des tableaux
   - Extraction et synthèse de sous-titres vidéo

Avec Thunderbit, tu peux facilement répondre à tous tes besoins de collecte de données. Voyons comment ça marche concrètement.

## **Comment faire du Data Scraping avec l’IA**

<VideoPlayer url={"https://youtu.be/B1kV6QjngRg"} />

Voici quatre étapes pour profiter à fond du [data scraping IA de Thunderbit](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai) :

1. **Installer l’extension navigateur**
   Va sur le site de Thunderbit et télécharge l’extension depuis le Chrome Web Store. Une fois installée, épingle-la dans ta barre d’outils.

2. **Créer un compte et profiter des crédits gratuits**
   Inscris-toi via l’extension pour recevoir des crédits d’essai. Ces crédits te permettent de tester les fonctions principales comme le scraping IA, le remplissage automatique de formulaires et la synthèse intelligente. N’hésite pas à explorer l’outil gratuitement dans l’espace de test avant d’utiliser tes crédits pour voir ce qu’il vaut.

3. **Lancer un scraping intelligent**
   Ouvre un modèle depuis la barre latérale de Thunderbit. Décris en langage naturel les données et le format que tu veux, ajuste les paramètres si besoin, puis lance l’extraction.
![Thunderbitgif4.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Thunderbitgif4_c6511d18c3.gif)


## **Fonctionnalités avancées (offre Pro)**

En passant à l’[offre Pro de Thunderbit](https://thunderbit.com/pricing) (ou en profitant de l’essai gratuit), tu accèdes à des fonctionnalités exclusives :
![Thunderbit Pro.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Thunderbit_Pro_b9cd7aa273.png)
- **Traitement multimodal avancé**
   Gère des cas complexes comme l’[analyse de PDF](https://thunderbit.com/blog/scrape-data-from-pdf-using-ai) (rapports financiers, fiches produits), l’extraction de données d’images (étiquettes de prix, fiches techniques) et le scraping de sous-titres vidéo. Le système standardise automatiquement les données non structurées.

- **Scraping profond des sous-pages**
   Accède à tous les sous-liens d’une page (ex : [fiches produits](https://thunderbit.com/blog/how-to-scrape-amazon-products-and-reviews)/pages d’avis), reconnaît intelligemment les données associées et les fusionne automatiquement dans le tableau principal. Parfait pour les catalogues e-commerce, annonces immobilières, etc.

- **Bibliothèque de modèles prêts à l’emploi**
   Utilise instantanément des [modèles d’extraction](https://thunderbit.com/template) optimisés pour plus de 30 plateformes comme [LinkedIn](https://thunderbit.com/template/linkedin-company-scraper), [Amazon](https://thunderbit.com/template/amazon-product-scraper) ou [Zillow](https://thunderbit.com/template/zillow-properties-search-scraper), qui s’adaptent automatiquement aux changements de structure. Les nouveaux utilisateurs économisent en moyenne 83% de temps de configuration.

- **Scraping en masse**
   Lance plusieurs tâches d’extraction en même temps, avec import de listes d’URL pour traiter tout ça en lot.

- **Gestion intelligente de la pagination**
   Détecte et extrait automatiquement les contenus paginés (boutons « charger plus », navigation par page), même sur les pages à défilement infini. Testé pour extraire plus de 200 pages de listes produits e-commerce.

## **Guide pratique Thunderbit**

### **Cas d’usage 1 : Collecte de données immobilières**

Si tu es agent immobilier et que tu veux collecter des données sur Zillow, ou investisseur à la recherche d’opportunités, un extracteur web fiable est ton meilleur allié. L’extracteur web IA de Thunderbit te permet d’extraire facilement les infos clés des biens sur Zillow, pour rester à jour et compétitif. Découvre la vidéo tuto pour extraire des données Zillow avec Thunderbit.

![Thunderbit_Zillow2.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Thunderbit_Zillow2_a3f0d501c7.gif)

### **Cas d’usage 2 : Prospection de talents et de clients**

Que tu sois RH à la recherche de profils ou commercial en quête de nouveaux leads, un extracteur web fiable peut devenir un vrai atout. Thunderbit permet d’extraire facilement les infos importantes de [LinkedIn](https://thunderbit.com/template/linkedin-profile-scraper), pour accélérer la recherche de talents et la gestion des prospects. Après l’avoir testé, tu oublieras vite les recherches manuelles et le copier-coller interminable. Voici une vidéo tuto pour extraire des données LinkedIn avec Thunderbit.

![THunderbit_linkedin1.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/T_Hunderbit_linkedin1_08fa78bdb4.gif)

### **Cas d’usage 3 : Analyse de marché et ciblage client**

Si tu es chef d’entreprise et que tu veux collecter des données géolocalisées pour tes analyses de marché, ou commercial à la recherche de prospects locaux, un extracteur web fiable peut tout changer. Thunderbit permet d’extraire facilement les infos clés de [Google Maps](https://thunderbit.com/template/google-maps-scraper), pour prendre de meilleures décisions et booster ta prospection.

![Googlemaps_scraper2.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_2024_11_14_at_1_07_46_AM_bdb9f27591.png)

### **Cas d’usage 4 : Analyse de données e-commerce**

Si tu vends en ligne et que tu veux surveiller tes concurrents ou suivre les tendances du marché, Thunderbit est l’outil parfait ! Il collecte facilement toutes les données produits sur [Amazon](https://thunderbit.com/template/amazon-product-scraper), y compris descriptions détaillées, prix et [avis clients](https://thunderbit.com/template/amazon-reviews-scraper).

![AmazonSKU_scraper](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_2024_11_14_at_1_15_58_AM_19665b6af4.png)

L’extracteur web IA Thunderbit révolutionne la collecte de données pour les pros, en la rendant plus rapide, simple et efficace que jamais. Que tu cherches des biens immobiliers, des prospects ou que tu analyses le marché e-commerce, les extracteurs web IA te font gagner un temps fou. Passe à l’IA pour le web scraping et booste ta productivité. Prêt à te lancer ? Essaie Thunderbit et fais le premier pas vers un scraping intelligent.

<TryButton url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Essayez l’Extracteur Web IA Thunderbit"} />

## **Astuces exclusives pour le nettoyage de données**

Avec les extracteurs classiques, le vrai boulot commence après l’extraction : le nettoyage des données. L’IA de Thunderbit peut nettoyer les données pendant l’extraction grâce aux LLM, ce qui réduit la charge de nettoyage de 83% grâce à ces innovations :

### **Astuce 1 : Alignement intelligent des champs**
   Quand tu extrais des données hétérogènes (ex : LinkedIn et Zillow en même temps), l’IA de Thunderbit fait automatiquement les correspondances sémantiques :
   - Elle repère les correspondances de champs entre différentes sources (ex : « price » ↔ « prix » ↔ « Price »)
   - Elle fusionne intelligemment les champs similaires (ex : « surface » et « mètres carrés »)
   - Elle standardise les données multi-plateformes (ex : « poste actuel » sur LinkedIn et « statut du bien » sur Zillow regroupés en tags)

### **Astuce 2 : Remplissage contextuel intelligent**
Grâce à la compréhension contextuelle des LLM, Thunderbit atteint un taux de complétion de 99% :
- Complétion d’adresse : Remplit automatiquement la ville/état à partir du code postal (ex : 10001 → New York City, NY)
- Déduction de parcours professionnel : Prédit les expériences à partir de la formation LinkedIn

### **Astuce 3 : Optimisation des données**
   - Traduction multilingue (traduction en temps réel dans 12 langues, dont anglais, chinois, japonais)
   - Résumé intelligent (condense une description produit de 500 mots en 3 points clés)
   - Unification des unités (conversion automatique pieds carrés ↔ mètres carrés, Fahrenheit ↔ Celsius)
   - Standardisation des formats (dates au format AAAA-MM-JJ, devises en USD)

### **Astuce 4 : Vérification qualité**
   - Correction intelligente des erreurs : Corrige automatiquement les erreurs de format (ex : numéro de téléphone +01 138-1234-5678 → +113812345678)
   - Validation logique : Vérifie que « année de construction » est antérieure à « dernière rénovation »

### **Astuce 5 : Tagging IA**
   Génère automatiquement des tags intelligents via le traitement du langage naturel :
   - Tags d’analyse de sentiment (avis clients étiquetés positif/négatif/neutre)
   - Tags de valeur business (ex : « clients à fort potentiel »/« biens à suivre »)
   - Tags de secteur d’activité (profils LinkedIn tagués « tech|finance|santé »)

## **Les limites du Data Scraping**

Même si le data scraping apporte une vraie valeur, il faut garder en tête certains obstacles. Les aspects juridiques sont essentiels : des réglementations comme le RGPD ou le CCPA imposent des règles strictes sur la collecte de données, donc il faut être carré sur la conformité. En plus, beaucoup de sites utilisent des protections avancées (Cloudflare, restrictions IP) pour détecter et bloquer le scraping.

## **L’avenir du Data Scraping à l’ère de l’IA**

L’IA transforme le web scraping en une solution intuitive pour les entreprises. Imagine : tu entres juste un domaine (ex : zillow.com) et une requête (« extraire toutes les annonces à New York »), et l’IA cartographie automatiquement tous les points de données pertinents – des détails des biens aux tendances de prix – sans aucune configuration manuelle. Ces systèmes intelligents intègrent les données extraites dans tes outils métiers, alimentant automatiquement les CRM avec les prospects LinkedIn ou les tableaux de bord avec les métriques e-commerce. La reconnaissance de motifs avancée permettra un scraping prédictif, surveillant proactivement les stocks ou les tendances du marché. Et surtout, l’IA gérera la conformité en temps réel, adaptant les paramètres d’extraction pour respecter les réglementations tout en assurant la traçabilité.

Ce changement de paradigme démocratise l’accès à l’intelligence business et réinvente la façon dont les organisations interagissent avec la donnée web. Ceux qui adoptent des solutions de scraping IA comme Thunderbit prendront une vraie avance dans la prise de décision pilotée par la donnée.

## **FAQ**

1. **C’est quoi Thunderbit ?**
   [Thunderbit](https://thunderbit.com) est une extension navigateur intelligente basée sur les grands modèles de langage (LLM), pensée pour la collecte de données moderne. Elle propose non seulement des fonctionnalités d’[extracteur web IA](https://thunderbit.com/ai-web-scraper), mais aussi le traitement multimodal, pour extraire des données de pages dynamiques, PDF, images et vidéos. En tant que solution locale, elle gère directement les pages nécessitant une connexion (ex : LinkedIn) et s’adapte automatiquement aux évolutions des frameworks web.

2. **Comment fonctionne l’extracteur web IA de Thunderbit ?**
   L’extracteur web IA de Thunderbit utilise l’IA pour extraire des données structurées des sites web. Tu cliques sur « Suggestion de colonnes IA » pour que l’IA propose une stratégie d’extraction, puis sur « Extraire » pour collecter les données. Tu peux traiter n’importe quel site, PDF ou image en deux clics.

3. **Quelle différence entre extraction de liste et extraction de sous-pages ?**
   L’extraction de liste est optimisée pour les scénarios paginés (ex : listes de produits e-commerce), détecte automatiquement la pagination et extrait des milliers d’entrées. L’extraction de sous-pages utilise une structure arborescente (ex : annonces Zillow → fiches détaillées → plans), créant automatiquement des relations principal/sous-tableau via l’association sémantique.

4. **Thunderbit est-il accessible aux non-techniciens ?**
   Thunderbit propose une interface en langage naturel : il suffit de décrire tes besoins (« nom, email, téléphone ») et le système génère automatiquement le plan d’extraction. Nos tests montrent que 85% des utilisateurs réalisent leur première collecte en moins de 10 minutes, sans aucune compétence technique.

5. **Quels types de données Thunderbit peut-il traiter ?**
   Thunderbit reconnaît intelligemment de nombreux types de données :
    - Données structurées : tableaux, listes (ex : spécifications produits Amazon)
    - Données non structurées : textes d’avis, PDF (reconnaissance automatique)
    - Données multimodales : étiquettes de prix sur images, extraction de sous-titres vidéo
    - Données dynamiques : contenus à défilement infini, images chargées à la volée
    - Données liées : cartographie inter-pages (ex : contacts LinkedIn → infos entreprise)

6. **Comment démarrer avec Thunderbit ?**
   Découvre nos [fonctionnalités d’extraction](https://thunderbit.com/blog/how-to-scrape-amazon-products-and-reviews) ou explore notre [bibliothèque de modèles](https://thunderbit.com/template) pour commencer tout de suite.
   
**Pour aller plus loin :**

- [Les meilleurs outils et logiciels de web scraping en 2025](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)
- [Comment extraire n’importe quel site avec l’IA](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)
- [Comment configurer Thunderbit](https://www.youtube.com/watch?v=B1kV6QjngRg)

<BottomCard url={"https://www.thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Essayez l’Extracteur Web IA"} />

Découvrez comment le data scraping évolue grâce aux outils pilotés par l’IA. Apprenez comment les extracteurs web modernes et les extensions Chrome optimisent la collecte de données.

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Qu'est-ce que le data scraping et comment le faire en 2025

Découvrez ce qu’est un lead commercial, son importance en vente B2B, et comment des outils comme Thunderbit, RocketReach et Seamless facilitent l’identification et la qualification des meilleurs prospects.

Base de connaissances

Qu'est-ce que le screen scraping et comment l'IA le révolutionne

Qu'est-ce que le List Crawling et comment l'utiliser avec l'IA

Qu'est-ce que le data scraping et comment le faire en 2025

Qu’est-ce qu’un lead commercial ? Définition, types et exemples