Imagine un peu la scène : c’est lundi matin, ton café fume encore, et déjà l’équipe RH s’active sur un tableur, à copier-coller des annonces d’emploi depuis une flopée de sites différents. LinkedIn, Indeed, pages carrières d’entreprises, job boards spécialisés… chacun avec ses propres formats et petites manies. Le temps de rassembler une partie des annonces qu’il te faut, ton café est froid, tes yeux piquent, et tu te demandes s’il n’existerait pas une méthode plus futée (spoiler : il y en a une).
Après plusieurs années dans le SaaS et l’automatisation, j’ai vu à quel point le recrutement en ligne a pris de l’ampleur. Aujourd’hui, , dont . C’est vertigineux, et les équipes RH doivent suivre la cadence. Mais soyons honnêtes : la plupart des pros RH ne sont pas développeurs, et les outils d’extraction classiques ou les API ne sont pas pensés pour eux. C’est là que des solutions boostées à l’IA comme changent la donne, rendant l’extraction d’offres d’emploi non seulement possible, mais carrément agréable (oui, tu as bien lu).
Voyons pourquoi extraire des offres d’emploi est devenu indispensable, pourquoi c’était si galère pour les RH, et comment l’IA est en train de tout bouleverser—surtout si tu en as marre des marathons de copier-coller.
Qu’est-ce que l’extraction d’offres d’emploi ?
En deux mots, extraire des offres d’emploi, c’est utiliser un logiciel pour collecter automatiquement les infos des annonces sur le web : intitulé du poste, entreprise, localisation, salaire, description, prérequis, etc. Plutôt que de tout recopier à la main, un extracteur « lit » la page et sort des données propres, prêtes à être analysées ou intégrées dans tes outils RH.
Les sources sont aussi variées que les métiers :
- LinkedIn (l’incontournable)
- Pages carrières d’entreprises (Netflix, OpenAI…)
- Grands job boards (Indeed, Monster)
- Sites spécialisés (tech, santé, enseignement…)
L’avantage ? Tu peux te constituer ta propre base de données sur le marché de l’emploi, parfaite pour comparer les salaires, surveiller la concurrence ou simplement rester à la page sur les tendances de recrutement.
Pourquoi extraire des offres d’emploi ? Cas d’usage et bénéfices
Mais pourquoi s’embêter à extraire ces annonces ? Pour les équipes RH et recrutement, il s’agit de transformer la masse d’infos en données vraiment utiles. Voici quelques exemples concrets :
| Cas d'usage | Bénéfice | ROI / Exemple d'impact |
|---|---|---|
| Benchmark des salaires | Proposer des rémunérations attractives | Évite de sous-payer ; garantit des offres alignées sur le marché—réduit les refus d’embauche. Des données à jour évitent de perdre des candidats au profit de concurrents mieux payants. |
| Veille concurrentielle | Comprendre la stratégie de recrutement des concurrents | Alerte précoce sur l’expansion ou de nouveaux postes chez un rival. Par exemple, repérer qu’un concurrent recrute 50+ ingénieurs permet d’anticiper les évolutions du marché et d’ajuster vos plans RH. L’analyse des tendances via les offres révèle les nouveaux métiers et compétences recherchés. |
| Base de données interne | Centraliser l’intelligence marché pour les RH | Gain de temps considérable. L’automatisation permet de collecter 10 000+ annonces/jour contre ~100 à la main, libérant les RH des tâches répétitives et offrant des analyses en temps réel. L’automatisation permet d’agréger des milliers d’annonces par jour. |
| Analyse des besoins en compétences | Adapter la formation et le recrutement à la demande | Planification RH basée sur les données. Par exemple, si 70% des offres du secteur exigent Python, cela oriente la montée en compétences ou les recrutements. Aide à planifier la formation ou la stratégie de recrutement. |
En clair, extraire des offres d’emploi permet aux RH de passer de l’instinct à la décision pilotée par la donnée. Et avec , la tendance ne fait que s’accélérer.
Les méthodes traditionnelles d’extraction d’offres d’emploi (et leurs limites)
Voyons comment les équipes RH faisaient jusqu’ici—et pourquoi c’était si fastidieux.
L’option API
Beaucoup d’équipes RH, surtout sans bagage technique, ont tenté les API officielles (quand elles existent). L’idée : se brancher à l’API d’un job board, récupérer les données structurées, et hop. En vrai ? C’est rarement aussi simple.
Les principales galères de l’extraction via API :
- Accès limité : Beaucoup de sites majeurs (comme LinkedIn) n’ont .
- Quota de requêtes : Même avec un accès, le nombre d’annonces récupérables par jour est souvent limité.
- Champs manquants : Les API ne donnent pas toujours toutes les infos utiles (description complète, salaire, etc.).
- Barrière technique : Intégrer une API demande du dev, de la gestion JSON/XML, et de la maintenance.
- API qui changent : Les API évoluent ou disparaissent, et tout ton process peut sauter du jour au lendemain.
Pour la plupart des RH, c’est comme recevoir les clés d’une fusée : impressionnant, mais il faut le permis et beaucoup de patience.
Développer ses propres scripts
Certaines équipes avec des devs ont bricolé leurs propres scripts Python avec BeautifulSoup ou Scrapy. Ça donne un contrôle total, mais c’est chronophage et fragile. Au moindre changement de site, tout est à refaire. Gérer les connexions, le scroll infini ou les protections anti-bot, c’est vite la galère.
Comme le dit un auteur, c’est « comme monter un meuble IKEA sans notice » : faisable, mais souvent frustrant et long ().
Outils no-code classiques (sans IA)
Il existe aussi des outils no-code classiques. On peut pointer-cliquer pour choisir les champs à extraire, mais il faut quand même tout paramétrer pour chaque site. C’est mieux que de coder, mais ça demande un peu de flair technique et pas mal d’essais-erreurs. Si le site change, il faut tout reconfigurer. Et sur les sites complexes (pop-ups, scroll infini…), ça devient vite prise de tête ().
Le copier-coller manuel
Et bien sûr, il y a la méthode « à l’ancienne » : copier-coller les annonces dans Excel. C’est lent, source d’erreurs, et franchement, c’est « épuisant » (). On peut traiter une centaine d’annonces par jour au mieux, mais avec des millions en ligne, c’est mission impossible.
Découvrez Thunderbit : la solution no-code pour extraire des offres d’emploi avec l’IA
C’est là que entre en scène. En tant que cofondateur et CEO, je ne suis pas objectif, mais j’ai créé Thunderbit après avoir vu à quel point les RH galéraient avec les outils classiques. Thunderbit est un extracteur d’emploi IA, sans code, pensé pour les utilisateurs métier—surtout les équipes RH et recrutement qui veulent des résultats rapides, sans dépendre de l’IT.
Voici comment Thunderbit change la donne :
- Configuration sans code, en deux clics : Clique sur « IA : suggérer les champs », laisse l’IA lire la page, puis clique sur « Extraire ». Pas de sélecteurs, pas de scripts, pas de prise de tête.
- Indépendance vis-à-vis de l’IT : Les RH peuvent extraire eux-mêmes les offres, à leur rythme, sans attendre les devs.
- Compatible avec tous les job boards et pages carrières : L’IA de Thunderbit comprend les structures de pages variées, inutile de créer un modèle par site.
- Données enrichies et personnalisées : Au-delà de l’extraction brute, Thunderbit peut étiqueter, traduire, résumer et formater les données à la volée.
Voyons ce que ça donne en pratique.
Thunderbit en action : extraire des offres d’emploi de n’importe quel site
L’un des plus gros défis de l’extraction d’offres, c’est la diversité des sources. LinkedIn, Netflix, OpenAI… chaque site a son propre format, ses libellés, et change régulièrement de présentation.
Avec Thunderbit, plus besoin de s’en soucier. L’IA lit la page comme un humain, repère les champs clés et les extrait, peu importe la structure du site.
Exemple : extraction sur les pages carrières de Netflix et OpenAI
Voyons deux cas concrets :
1.
Les pages emploi de Netflix sont construites sur un ATS, avec des sections comme :
- Intitulé du poste : « Machine Learning Engineer »
- Localisation : « USA, Remote »
- Équipe : « Machine Learning Platform »
- Description : Une section détaillée avec missions, prérequis et avantages.
L’IA de Thunderbit scanne la page, suggère des champs comme « Intitulé du poste », « Localisation », « Équipe », « Description », et peut même séparer les prérequis et les avantages—sans que tu aies à pointer chaque champ.
2.
La page carrière d’OpenAI est très différente—contenu statique, avec des sections « À propos du poste », « Vous vous épanouirez dans ce rôle si… », « Avantages ».
Thunderbit reconnaît que « Vous vous épanouirez dans ce rôle si… » correspond en fait à la section « Pré-requis », même si le libellé diffère de celui de Netflix. L’IA harmonise ces champs, pour que ton tableau final ait une colonne « Pré-requis » cohérente, quel que soit le site.
En résumé : Avec Thunderbit, tu peux extraire les offres Netflix, OpenAI (et des centaines d’autres) avec le même process—sans configuration spécifique.
Personnalisez et enrichissez vos données emploi : le post-traitement IA de Thunderbit
L’extraction n’est qu’une première étape. La vraie valeur vient du nettoyage, de la standardisation et de l’enrichissement des données—sinon, tu te retrouves avec un tableau difficile à exploiter.
Thunderbit permet d’ajouter des instructions IA personnalisées à chaque champ, pour :
- Uniformiser les salaires : Convertir « 4 000 $/mois » et « 50k£ par an » en valeur annuelle en USD.
- Harmoniser les prérequis : Fusionner « Ce que nous recherchons », « Vous vous épanouirez dans ce rôle si… » et « Qualifications » dans une seule colonne « Pré-requis ».
- Traduire ou résumer les descriptions : Traduire instantanément ou générer un résumé en une phrase.
- Taguer les compétences ou catégories : Utiliser l’IA pour extraire et étiqueter les compétences requises, ou classer les offres par service.
Exemple : standardiser les informations de salaire
Supposons que tu extraies deux offres :
- Netflix : « 4 000 $/mois »
- OpenAI : « 50 000 £ par an »
Avec Thunderbit, tu peux demander à l’IA de convertir tous les salaires en USD annuel. Résultat :
- Netflix : « 48 000 $ »
- OpenAI : « 62 000 $ »
Tu peux ainsi comparer facilement, sans passer des heures à tout remettre au même format ().
Exemple : unifier les prérequis malgré des libellés différents
Si Netflix utilise « Ce que nous recherchons » et OpenAI « Vous vous épanouirez dans ce rôle si… », l’IA de Thunderbit reconnaît qu’il s’agit du même champ « Pré-requis » et les fusionne dans une seule colonne. Plus besoin de chercher le bon intitulé—tes données sont prêtes à l’analyse.
Extraire les offres d’emploi LinkedIn avec Thunderbit : mode d’emploi
LinkedIn est la caverne d’Ali Baba des données emploi, mais aussi l’une des plus coriaces à extraire. Pas d’API publique, scroll infini, chargement dynamique… Oublie le copier-coller manuel.
Thunderbit a été conçu pour gérer les spécificités de LinkedIn :
- Scroll et clics automatiques sur les annonces : L’agent IA simule un humain, fait défiler et ouvre chaque offre pour charger les détails.
- Gestion de la pagination et des sous-pages : Clique sur « Extraire les sous-pages » et Thunderbit visite chaque fiche de poste pour récupérer descriptions, infos entreprise, etc.
- Extraction des contacts (si présents) : Si un email ou un numéro figure dans l’annonce, Thunderbit le récupère automatiquement.
Astuce : Pour de meilleurs résultats, utilise les offres publiques LinkedIn (sans connexion), fais défiler pour charger les annonces, puis lance Thunderbit. En quelques minutes, tu obtiens un tableau structuré : intitulés, entreprises, localisations, descriptions, etc.
Thunderbit vs extracteurs d’offres d’emploi traditionnels
Comparons Thunderbit aux solutions classiques :
| Critère | Thunderbit (Extracteur IA) | Extracteur traditionnel (API/manuel/no-code) |
|---|---|---|
| Facilité d’utilisation | Sans code, configuration en 2 clics. Accessible à tous. | Nécessite du code, une intégration API ou une sélection manuelle. Courbe d’apprentissage élevée. |
| Temps de mise en place | Quelques secondes—l’IA détecte les champs. | Plusieurs heures—configuration manuelle pour chaque site. |
| Adaptabilité | Fonctionne sur tous les sites, même si la mise en page change. | Fragile—casse au moindre changement HTML. |
| Précision des données | Élevée—l’IA comprend le contexte et les libellés. | Risque d’erreurs si la configuration n’est pas parfaite. |
| Vitesse & échelle | Rapide à déployer et à exécuter ; peut extraire des centaines de pages efficacement. | Lent à configurer ; l’échelle nécessite des configs complexes ou des plans coûteux. |
| Compétences requises | Minimes—pensé pour les non-techniciens. | Moyennes à élevées—souvent besoin du support IT. |
| Coût | Modèle freemium ; version gratuite disponible. | Variable ; peut devenir cher à grande échelle. |
Pour les RH, Thunderbit, c’est comme avoir un assistant data qui ne fatigue jamais et ne se laisse pas dérouter par les sites les plus tordus.
Tutoriel : comment extraire des offres d’emploi avec Thunderbit
Prêt à te lancer ? Voici comment les RH peuvent extraire des offres d’emploi en quelques minutes avec Thunderbit.
Étape 1 : Installer l’extension Chrome Thunderbit
Va sur la et ajoute-la à ton navigateur. C’est rapide, léger et gratuit à l’essai.
Étape 2 : Va sur la page d’offres à extraire
Ouvre le job board ou la page carrière de l’entreprise que tu veux extraire—LinkedIn, Netflix, OpenAI, ou n’importe quel autre site.
Étape 3 : Utilise « IA : suggérer les champs »
Clique sur l’icône Thunderbit puis sur « IA : suggérer les champs ». L’IA analyse la page et propose les champs à extraire : intitulé, entreprise, localisation, salaire, prérequis, etc.
Étape 4 : Clique sur « Extraire » pour collecter les données
Une fois les champs validés, clique sur « Extraire ». Thunderbit rassemble les données dans un tableau structuré, gère la pagination et les sous-pages tout seul.
Étape 5 : Exporte ou enrichis tes données
Exporte tes données vers Excel, Google Sheets, Notion ou Airtable en un clic. Besoin de nettoyer, standardiser les salaires ou taguer les compétences ? Ajoute une instruction IA personnalisée et Thunderbit s’en charge à l’extraction.
Pour aller plus loin, jette un œil à notre ou notre .
Conclusion & points clés à retenir
- L’extraction d’offres d’emploi est devenue incontournable pour les RH qui veulent rester compétitifs, comparer les salaires, surveiller la concurrence et bâtir des viviers de talents.
- Les méthodes classiques sont lentes, techniques et fragiles—surtout pour les RH non-développeurs.
- L’approche IA et no-code de Thunderbit rend l’extraction accessible à tous. Deux clics, et c’est plié.
- Thunderbit s’adapte à tous les job boards et pages carrières, nettoie et enrichit tes données, et les exporte où tu veux.
- Les RH gagnent en rapidité, précision et autonomie—fini la dépendance à l’IT, le copier-coller manuel et les tableaux désordonnés.
Envie de tester une nouvelle façon d’extraire les offres d’emploi ? et découvre à quel point il est simple de transformer les données emploi du web en avantage stratégique.
Pour plus d’astuces sur l’extraction web, l’automatisation et l’IA pour les RH, passe sur le : guides, retours d’expérience et bonnes pratiques t’y attendent.
Bonne extraction—et que ton café reste chaud et tes tableaux bien rangés !
FAQ :
1. Pourquoi une équipe RH aurait-elle besoin d’extraire des offres d’emploi ?
Extraire des offres d’emploi permet aux RH de collecter des données structurées depuis plusieurs sources—LinkedIn, Indeed, pages carrières—sans passer par le copier-coller. Ça facilite le benchmark des salaires, la veille concurrentielle, l’analyse des compétences et la création de bases internes.
2. Quels sont les principaux obstacles des méthodes classiques d’extraction ?
Les méthodes traditionnelles—API, scripts maison, outils no-code—demandent des compétences techniques, se cassent facilement si le site change, et ratent souvent des infos clés. Le copier-coller manuel est lent et source d’erreurs, donc inadapté à grande échelle.
3. Comment Thunderbit simplifie-t-il l’extraction pour les non-techniciens ?
Thunderbit utilise l’IA pour détecter et extraire automatiquement les champs pertinents sur n’importe quel site. Il suffit de cliquer sur « IA : suggérer les champs » puis « Extraire ». Ça marche sur LinkedIn, pages carrières, job boards—sans code ni configuration.
4. Thunderbit gère-t-il les sites complexes comme LinkedIn ou Netflix ?
Oui. Thunderbit peut faire défiler les listes, naviguer sur les sous-pages, extraire les descriptions et repérer les champs clés (intitulé, localisation, salaire…), même si la structure varie. Il imite la navigation humaine, mais à grande échelle.
5. Qu’est-ce qui différencie Thunderbit des autres outils no-code ?
Contrairement aux outils classiques, Thunderbit s’appuie sur l’IA pour comprendre le contexte. Il s’adapte aux changements de mise en page, enrichit les données extraites (standardisation des salaires, étiquetage des compétences…), et permet l’export vers Google Sheets ou Airtable—avec un minimum de configuration.