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

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 . 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 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 ().

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 :

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 :

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 , 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.

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

Petit instant promo — mais c’est pour ça qu’on a créé :

• 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 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 .
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 ou à notre .

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 et .

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.

Pour une analyse juridique approfondie, consulte Le scraping LinkedIn est-il légal ? et .

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 . Tes touches Ctrl et V te diront merci !

Envie d’en savoir plus ? Parcours notre pour des analyses sur le , , et bien d’autres sujets. Ou installe simplement l’ 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 !

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