À l’époque, j’imaginais que la « collecte de données » consistait à passer des heures à copier-coller des lignes d’un site web vers un tableur, pour finalement me rendre compte que j’avais oublié la moitié des numéros de téléphone et collé par erreur un mème de chat dans la colonne des prix. En 2026, ce genre de process semble franchement daté. Le secteur englobe désormais des extracteur web IA, des infrastructures de proxy et d’API, des équipes de scraping managé, ainsi que de vastes réseaux de recherche et d’annotation pilotés par des humains.
C’est important, parce que les entreprises ont toujours besoin de données plus fraîches, plus propres et plus fiables que ce que leurs équipes internes peuvent réunir à la main. Les équipes commerciales veulent des listes de prospects qui ne deviennent pas obsolètes du jour au lendemain. Les équipes e-commerce veulent suivre les produits, les prix et les stocks. Les équipes de recherche et d’IA veulent des moyens scalables de collecter des données web publiques, des retours humains, des données d’entraînement et des jeux de données structurés, sans devoir reconstruire chaque pipeline de zéro.
Ce guide est conçu pour répondre à une question très concrète : quelle entreprise de collecte de données correspond à votre workflow, au niveau technique de votre équipe et à votre échelle en 2026 ?
Pourquoi les entreprises ont besoin de services de collecte de données en 2026
La collecte manuelle casse toujours au même endroit : trop de tâches répétitives, trop d’onglets, trop de nettoyage, et trop de fragilité dès que la source change. La différence en 2026, c’est que davantage d’équipes attendent désormais de l’automatisation qu’elle prenne en charge, par défaut, l’extraction initiale, l’enrichissement, la planification et l’export.
C’est pour ça que les services de collecte de données se sont répartis en plusieurs couches. Certains outils aident les utilisateurs non techniques à extraire des données de sites web presque sans configuration. D’autres se concentrent sur les réseaux de proxy, l’automatisation du navigateur et les infrastructures de contournement pour les équipes d’ingénierie. D’autres encore proposent des services entièrement gérés ou de la collecte et de l’annotation faites par des humains. Le bon choix dépend moins du vendeur « le plus gros » que de l’adéquation entre l’outil et le besoin.
Si votre équipe doit surtout extraire rapidement des annonces, des contacts ou des pages produits, un extracteur IA peut vous faire gagner des heures tout de suite. Si vous avez besoin de pipelines robustes sur des cibles volumineuses ou protégées, les fournisseurs d’infrastructure sont plus adaptés. Si votre problème concerne des sondages, du labeling, de l’évaluation ou du jugement humain nuancé, les plateformes de recherche et d’annotation participative sont généralement le meilleur choix.
Si vous voulez un aperçu rapide de l’importance d’une meilleure organisation de la donnée avant de dresser votre shortlist de fournisseurs, cette courte vidéo de contexte marché est un bon point de départ.
Comment nous avons sélectionné les meilleurs services de collecte de données
Les entreprises de collecte de données ne manquent pas, mais elles ne résolvent pas toutes le même problème. Pour cette mise à jour, je me suis concentré sur quelques critères concrets :
- Fonctionnalités et capacités : le service peut-il gérer des pages web publiques, des exports structurés, des pages dynamiques, la planification, des API ou des tâches avec intervention humaine ?
- Facilité d’utilisation : est-il accessible aux utilisateurs métier, ou surtout pensé pour les développeurs et les équipes data ?
- Scalabilité : peut-il tout gérer, du sourcing léger aux pipelines d’entreprise et aux collectes récurrentes ?
- Modèle tarifaire : propose-t-il une formule gratuite, un abonnement, une facturation à l’usage, un paiement par tâche ou un devis personnalisé ?
- Réputation et positionnement : le positionnement produit actuel de l’entreprise correspond-il encore à ce dont les acheteurs ont réellement besoin en 2026 ?
- Capacités IA : l’IA est-elle vraiment utilisée pour l’extraction, l’analyse, l’enrichissement ou l’évaluation, ou s’agit-il surtout d’automatisation de workflows traditionnelle ?
J’ai aussi nettoyé les chiffres obsolètes et les anciens positionnements de marque. Quand les prix exacts ou les capacités n’étaient pas clairement confirmés par les pages officielles actuelles, j’ai privilégié le modèle de tarification et le cas d’usage le plus pertinent plutôt que de faire comme si des chiffres dépassés restaient exacts.
Tableau comparatif rapide : les 15 meilleures entreprises de collecte de données
Avant d’entrer dans le détail, voici un comparatif côte à côte des 15 meilleurs services de collecte de données en 2026.
| Service | Fonctionnalités clés | Types de données pris en charge | extracteur web IA ? | Essai / accès gratuit | Modèle tarifaire | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | Extension Chrome IA, détection automatique des champs, sous-pages, pagination, planification, export vers Sheets et Excel | Pages web, tableaux, images, emails, numéros de téléphone | Oui | Formule gratuite | Formule gratuite + offres payantes | Utilisateurs métier non techniques qui veulent une extraction web rapide et sans friction |
| Bright Data | Web Scraper API, infrastructure proxy, datasets, outils de déblocage, contrôles de conformité | Données web publiques, e-commerce, social, recherche, API | Partiel | Essai gratuit | Essai gratuit + facturation à l’usage / offres scalables | Équipes techniques qui exécutent des pipelines de collecte à grande échelle |
| Oxylabs | APIs de scraping, réseau de proxy, datasets prêts à l’emploi, support de parsing | Données produits, recherche, voyage, entreprises et marketplaces | Partiel | Essai sur certains produits | Devis personnalisé / ventes enterprise | Entreprises qui ont besoin d’une infrastructure de scraping fiable et volumineuse |
| Octoparse | Extracteur visuel no-code, modèles, planification cloud, constructeur de workflows | Sites web, listes, tableaux, données structurées de pages | IA limitée | Formule gratuite | Formule gratuite + abonnement | Analystes et équipes opérationnelles qui veulent du contrôle sans code |
| Zyte | Zyte API, extraction IA, outils proxy intelligents, focus conformité | Données web dynamiques, extraction structurée, cibles basées sur navigateur | Oui | Essai gratuit | Facturation à l’usage | Équipes qui veulent une extraction de données conforme et orientée API |
| NetNut | Réseau de proxy, accès à des données B2B, ciblage géographique, APIs de scraping | Données web professionnelles et d’entreprise, collecte via proxy | Non | Essai / démo | Devis personnalisé | Enrichissement B2B et workflows de sales intelligence |
| Decodo (anciennement Smartproxy) | APIs de scraping, produits proxy, déblocage de sites, offres en self-service | Recherche, shopping, social et données web générales | Non | Formule gratuite / essai gratuit | Formule gratuite + abonnement | Équipes attentives au budget mais qui ont besoin d’une infrastructure de scraping scalable |
| Infatica | Réseau de proxy, API de scraping, rendu JavaScript, support managé | Sites dynamiques, cibles restreintes, pages rendues dans le navigateur | Non | Essai | Devis personnalisé | Équipes techniques qui ont besoin d’un support flexible pour du scraping sur mesure |
| DataHen | Scraping web managé, support ETL, livraison dans des formats structurés | Données web publiques, projets de collecte sur mesure | Non | Consultation | Tarification sur mesure | Entreprises qui externalisent des travaux de collecte de données personnalisés |
| HabileData | Enrichissement de données, annotation, traitement documentaire, opérations externalisées | Enregistrements structurés, documents, images, jeux de données sectoriels | Non | Consultation | Tarification sur mesure | Traitement de données validé par des humains et opérations back-office |
| Coresignal | Jeux de données web publics, APIs, couverture entreprises et workforce | Données d’entreprises, d’employés et du marché de l’emploi | Non | Accès à un échantillon | Tarification contractuelle | Équipes qui veulent des jeux de données business intelligence prêts à l’emploi |
| LXT | Collecte mondiale de données humaines, annotation, RLHF, portée multilingue | Audio, texte, image et jeux de données d’évaluation | Non | Demande entreprise | Tarification entreprise sur mesure | Équipes IA qui ont besoin de données d’entraînement multilingues générées par des humains |
| Appen | Collecte de données IA managée, annotation, validation, évaluation | Données vocales, textuelles, image et d’évaluation de modèles | Non | Demande entreprise | Tarification entreprise sur mesure | Entreprises qui pilotent des programmes de données IA à grande échelle |
| Prolific | Participants de recherche de haute qualité, présélection, services managés | Sondages, études, évaluation humaine, données de feedback | Non | Accès en self-service | Paiement à l’usage | Équipes de recherche, UX et évaluation IA qui privilégient la qualité des participants |
| Amazon Mechanical Turk | Vaste marketplace de tâches, outils requester, workflows de microtâches flexibles | Sondages, annotation, revue, validation et saisie de données | Non | Pas d’essai gratuit | Paiement par tâche + frais de plateforme | Distribution de tâches humaines flexible et peu coûteuse à grande échelle |
Thunderbit : le plus simple extracteur web IA pour les utilisateurs métier
Commençons par mon favori : Thunderbit. Thunderbit a été pensé pour les personnes qui ont besoin de données structurées depuis le web, sans vouloir passer leur semaine à déboguer des sélecteurs, des automatisations de navigateur ou des workflows de scraping fragiles. L’outil transforme des pages en tableaux en quelques clics et se montre particulièrement performant pour la génération de leads, le suivi e-commerce, le scraping d’annuaires et la collecte opérationnelle récurrente.
Ce qui distingue Thunderbit, c’est son workflow centré sur l’IA. Avec AI Suggest Fields, vous ouvrez une page, vous demandez à Thunderbit ce qu’il faut extraire, et vous obtenez tout de suite un schéma exploitable. C’est un bien meilleur point de départ pour des utilisateurs métier que de construire chaque champ à la main. L’outil prend aussi en charge la pagination, les sous-pages, les exports et les tâches planifiées, ce qui le rend utile autant pour des besoins ponctuels que pour du suivi régulier.
Fonctionnalités clés de Thunderbit
- Détection de champs par IA : Thunderbit propose le schéma d’extraction adapté à la page au lieu de vous faire tout définir de zéro.
- Workflow sans friction : pensé pour les utilisateurs métier, pas seulement pour les développeurs ou les spécialistes du scraping.
- Scraping de sous-pages et pagination : idéal pour les catalogues produits, annuaires, annonces immobilières et pages d’avis.
- Enrichissement intégré : vous pouvez nettoyer, classer, traduire ou formater les champs pendant l’extraction.
- Export flexible : export vers Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV ou JSON.
- Modes cloud et navigateur : exécution dans le cloud pour l’échelle ou en mode navigateur pour les sites connectés et sensibles aux sessions.
- Planification : lancement de tâches récurrentes sans reconstruire le workflow à chaque fois.
- Formule gratuite : une manière pratique de tester le flux avant de passer à une utilisation payante.
Thunderbit est idéal pour les équipes commerciales, e-commerce, opérations et recherche qui veulent des résultats rapides sans faire de la maintenance de scrapers une activité annexe.
Si vous voulez voir à quoi ressemble le workflow le moins contraignant de cette catégorie, cette démonstration officielle de démarrage rapide est l’exemple le plus clair du comparatif.
Vous voulez voir Thunderbit en action ? Consultez le blog ou la chaîne YouTube.
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Bright Data : infrastructure de proxy et de scraping de niveau entreprise
Si Thunderbit est le bouton facile, Bright Data est la couche d’infrastructure. Bright Data est conçu pour les organisations qui ont besoin de collecte à grande échelle, d’accès à des cibles difficiles, d’outils de contournement et de plusieurs moyens d’accéder à des données web publiques sans tout construire en interne.
Le produit Bright Data et son parcours tarifaire actuels s’articulent autour d’une Web Scraper API, avec un essai gratuit, une entrée en paiement à l’usage, une offre scale et un niveau enterprise personnalisé visibles sur sa page tarifaire officielle. C’est donc un très bon choix pour les équipes techniques qui ont besoin de flexibilité entre proxys, APIs, datasets et workflows sensibles à la conformité.
Oxylabs : APIs de scraping puissantes et datasets pour les pipelines data
Oxylabs reste l’un des choix enterprise les plus solides si votre priorité est la fiabilité, des APIs de scraping spécialisées et une infrastructure profonde. Sa gamme de produits s’adresse à des cas de collecte sérieux plutôt qu’à du scraping ponctuel occasionnel.
La solution est particulièrement forte pour les organisations qui ont besoin d’une extraction fiable sur des sources de recherche, d’e-commerce, de voyage et de marketplaces, ainsi que du support opérationnel pour faire tourner ces pipelines à grande échelle. Par rapport à des outils self-service plus simples, Oxylabs est plus orienté infrastructure et vente consultative, ce qui explique pourquoi les grandes équipes le gardent souvent dans leur shortlist.
Octoparse : scraping no-code pour les analystes et les équipes opérationnelles
Octoparse reste l’un des extracteur visuels no-code les plus connus. Sa proposition de valeur est simple : vous obtenez un constructeur de workflows, des modèles et une planification cloud sans devoir écrire de code personnalisé pour les tâches d’extraction courantes.
La page tarifaire officielle actuelle d’Octoparse reste intéressante pour les petites équipes, car elle conserve une formule gratuite, puis monte en gamme avec des abonnements payants pour les usages plus intensifs. C’est un bon choix pour les analystes, les marketeurs et les équipes opérationnelles qui veulent plus de contrôle manuel que les outils purement IA, tout en évitant de tout construire à partir du code.
Zyte : collecte de données web orientée API et pilotée par l’IA
Zyte continue de se positionner autour d’une extraction de données web conforme et centrée sur les APIs. L’entreprise combine infrastructure navigateur et proxy avec de l’extraction IA dans Zyte API, ce qui est intéressant si vous préférez une interface programmatique propre plutôt que d’assembler plusieurs outils séparés.
Zyte est particulièrement pertinent pour les équipes qui accordent de l’importance à l’extraction structurée, aux cibles complexes et à la gouvernance ou aux aspects juridiques. Sa tarification actuelle reste basée sur l’usage, ce qui convient mieux aux charges variables qu’à une facturation rigide par siège.
NetNut : données B2B et collecte adossée aux proxys
NetNut appartient clairement à la catégorie infrastructure, avec un discours centré sur des proxys de haute qualité, la collecte de données web et les cas d’usage B2B. C’est un choix pratique pour la sales intelligence, l’enrichissement et les programmes de collecte qui exigent surtout une qualité de livraison élevée plutôt qu’une interface grand public.
Si votre workflow dépend d’un accès fiable à des sources d’information sur les entreprises et les professionnels, NetNut est plus pertinent que les outils no-code généralistes. Ce n’est pas le point d’entrée le plus simple pour les utilisateurs non techniques, mais ça peut devenir une brique solide dans une stack de collecte plus large.
Decodo (anciennement Smartproxy) : scraping scalable et outils proxy
Smartproxy a désormais été rebaptisé Decodo, et son positionnement officiel actuel met l’accent sur les produits de scraping, les proxys et l’accès en self-service. C’est important, parce que les comparatifs plus anciens qui considèrent encore Smartproxy comme une marque autonome actuelle sont déjà dépassés.
Decodo reste attractif pour les petites équipes qui ont besoin d’outils de déblocage, d’accès proxy et d’APIs de scraping sans passer immédiatement par de lourds cycles de vente enterprise. C’est une bonne option intermédiaire quand vous avez dépassé les outils de scraping légers, mais que vous n’êtes pas encore prêt pour les fournisseurs d’infrastructure les plus coûteux.
Infatica : API de scraping flexible et support proxy
Infatica combine des produits proxy avec une API de scraping et la prise en charge de cibles rendues dans le navigateur. Il faut plutôt le voir comme une infrastructure flexible avec support, et non comme une application de scraping pensée pour les débutants.
Cela rend Infatica utile pour les équipes techniques qui travaillent sur des sites dynamiques, des besoins géographiques précis ou des exigences de collecte sur mesure qui ne rentrent pas proprement dans un modèle produit rigide.
DataHen : scraping web managé pour des besoins d’entreprise sur mesure
DataHen a choisi la voie du service managé. Au lieu de demander à votre équipe de faire tourner toute la stack, l’entreprise se positionne autour de services de crawling et de scraping web sur mesure, avec livraison structurée.
C’est une excellente option quand le vrai problème n’est pas « comment scraper cette page ? », mais plutôt « comment faire en sorte qu’un prestataire prenne en charge ce workflow de collecte récurrent, complexe et pénible de bout en bout ? »
HabileData : traitement et enrichissement de données validés par des humains
HabileData parle moins de glamour autour du scraping web que d’opérations de données externalisées. Son positionnement couvre les services de type BPO, l’enrichissement, le traitement documentaire, l’annotation et les travaux de données sectoriels.
Si votre goulot d’étranglement est le nettoyage, la validation, l’enrichissement ou le traitement de documents plutôt que l’automatisation du navigateur elle-même, HabileData est un comparatif plus pertinent que les fournisseurs centrés sur les proxys.
Coresignal : jeux de données web publics prêts à l’emploi
Coresignal est l’option « dataset » de ce comparatif. Son positionnement actuel met l’accent sur des données web publiques en temps réel sur les entreprises, les employés et l’intelligence du marché de l’emploi, ce qui est utile lorsque vous voulez des données business exploitables sans faire tourner vous-même tout le workflow de collecte.
C’est une logique d’achat différente de celle des outils de scraping classiques. Coresignal est particulièrement pertinent quand votre équipe valorise le temps jusqu’à l’analyse plutôt que la flexibilité d’extraction sur mesure.
LXT : données générées par des humains pour l’entraînement et l’évaluation de modèles IA
LXT est conçu pour la collecte de données IA, l’annotation et les workflows multilingues avec intervention humaine. Si votre cas d’usage concerne l’entraînement de modèles, le RLHF, l’évaluation ou la création de données humaines à grande échelle, LXT doit être dans la discussion, même si ce n’est pas un extracteur web au sens habituel.
C’est un meilleur choix pour les équipes IA qui ont besoin d’opérations spécialisées sur des données humaines que pour les équipes dont le problème principal est d’extraire des données structurées de sites web.
Appen : collecte de données IA managée à l’échelle enterprise
Appen reste un acteur majeur de la collecte de données IA managée. Son positionnement actuel est centré sur les données d’entraînement IA, la collecte personnalisée et les programmes enterprise gérés à grande échelle.
Si vous cherchez un partenaire pour de vastes initiatives de données IA complexes plutôt qu’un produit en self-service, Appen reste pertinent. Le revers de la médaille, c’est une relation enterprise plus lourde, pas une solution rapide à brancher en un clic.
Prolific : participants humains de haute qualité pour la recherche et l’évaluation
Prolific est l’un des meilleurs choix pour obtenir des retours humains de qualité recherche. Sa page tarifaire met en avant un accès pay-as-you-go et l’absence de frais mensuels de plateforme pour l’usage self-service, ce qui colle bien à la recherche UX, aux études académiques et aux travaux d’évaluation IA où la qualité des participants compte vraiment.
Si votre résultat dépend de réponses humaines crédibles plutôt que d’un simple volume de tâches, Prolific est généralement un meilleur choix qu’un marketplace de microtâches standard.
Si votre shortlist inclut la collecte de données basée sur des participants plutôt que l’infrastructure de scraping, cette présentation de Prolific montre à quoi ressemble la branche « recherche » de la catégorie.
Amazon Mechanical Turk : distribution flexible et économique de tâches humaines
Amazon Mechanical Turk reste l’option marketplace flexible pour les tâches humaines distribuées. Il reste utile pour la validation, la revue, le labeling, les sondages et d’autres workflows de microtâches où vous cherchez à la fois une large portée et un bon contrôle des coûts.
Le compromis n’a pas vraiment changé : MTurk est flexible et économique, mais il demande davantage de responsabilité au demandeur en matière de contrôle qualité, de conception des tâches et de filtrage. Ça convient souvent à des opérateurs expérimentés, mais ce n’est pas la meilleure option quand la qualité des réponses est la priorité principale.
Quel service de collecte de données convient à votre entreprise ?
Voici la version shortlist :
- Utilisateurs non techniques ou petites équipes métier : commencez par Thunderbit si vous voulez passer le plus vite possible d’une page web à un tableur.
- Collecte technique à l’échelle enterprise : Bright Data ou Oxylabs sont de très bons choix pour des pipelines robustes et orientés infrastructure.
- Constructeurs de workflows no-code : Octoparse reste l’une des options les plus pratiques si vous voulez un contrôle visuel.
- Scraping managé sur mesure : DataHen ou Infatica ont du sens si vous voulez qu’un fournisseur absorbe une plus grande partie de la charge opérationnelle.
- Données d’entreprise et workforce : Coresignal et NetNut sont utiles lorsque l’objectif est la business intelligence ou l’enrichissement.
- Données d’entraînement et annotation pour l’IA : LXT et Appen sont plus pertinents que les fournisseurs de scraping si le besoin réel concerne des données générées par des humains.
- Recherche humaine et évaluation : Prolific est meilleur pour la qualité des participants ; MTurk est meilleur pour la distribution flexible de tâches peu coûteuses.
- Infrastructure avec budget maîtrisé : Decodo est un bon compromis entre outils simples et stacks enterprise coûteuses.
La bonne réponse est souvent un mélange de solutions. Beaucoup d’équipes utilisent un outil pour l’extraction IA légère, un autre pour les cibles plus exigeantes en infrastructure, et une plateforme séparée pour l’évaluation ou l’annotation humaine.
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Conclusion : choisir le bon partenaire de collecte de données en 2026
En 2026, la collecte de données n’est plus une catégorie unique avec un seul mode d’achat. Certains acheteurs ont besoin d’une extraction assistée par l’IA qu’ils peuvent faire eux-mêmes. D’autres ont besoin d’une infrastructure robuste de proxy et d’API. D’autres encore ont besoin d’une collecte entièrement managée. Et d’autres enfin ont besoin de vraies personnes pour la recherche, l’annotation ou l’évaluation.
C’est pourquoi le meilleur fournisseur dépend moins d’un classement générique que de l’adéquation avec le workflow. Si vous voulez aller le plus vite possible vers des données web utiles, sans contrainte de configuration technique, Thunderbit est le point de départ le plus simple de cette liste. Si vos besoins sont plus complexes, plus volumineux ou plus orientés infrastructure, les fournisseurs enterprise et les prestataires managés deviennent nettement plus pertinents.
Pour la plupart des équipes, la bonne approche consiste à commencer par l’outil le plus léger capable de vraiment résoudre le problème, puis à monter en gamme uniquement lorsque l’échelle, la fiabilité ou la complexité des données l’exigent.
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FAQ
1. Que sont les services de collecte de données et pourquoi les entreprises en ont-elles besoin en 2026 ?
Les services de collecte de données aident les entreprises à rassembler des informations structurées depuis des sites web, des plateformes, des documents, des API ou des participants humains, sans dépendre du copier-coller manuel. En 2026, ils sont essentiels parce que les équipes ont besoin de données plus fraîches, de workflows plus rapides et de pipelines plus fiables pour les ventes, l’e-commerce, la recherche et l’IA.
2. En quoi Thunderbit se distingue-t-il des autres outils de collecte de données ?
Thunderbit est conçu pour les utilisateurs non techniques qui veulent passer rapidement d’une page web à des données structurées. Son extension Chrome alimentée par l’IA suggère automatiquement les champs, prend en charge la pagination et les sous-pages, et exporte proprement vers des tableurs et d’autres outils sans configuration orientée développeur.
3. Que dois-je prendre en compte pour choisir un service de collecte de données ?
Regarde :
- L’adéquation au workflow : résous-tu du scraping web, de la collecte managée, de l’enrichissement, de la recherche ou de la génération de données IA ?
- La facilité d’utilisation : ton équipe actuelle peut-elle l’exploiter efficacement ?
- L’échelle et la fiabilité : continuera-t-il à fonctionner quand le volume augmente ou que les cibles deviennent plus difficiles ?
- Le modèle tarifaire : formule gratuite, abonnement, usage-based, paiement par tâche ou contrat personnalisé ?
- La charge opérationnelle : veux-tu un outil self-service, une couche d’infrastructure ou un partenaire entièrement managé ?
4. Quels outils sont les meilleurs pour les projets à l’échelle enterprise ?
Bright Data et Oxylabs sont de très bons choix pour la collecte web à l’échelle enterprise lorsque l’infrastructure, la robustesse et les gros volumes comptent. DataHen, Appen et d’autres prestataires managés deviennent pertinents lorsque tu veux qu’un fournisseur prenne directement en charge une plus grande partie du workflow.
5. Puis-je utiliser plusieurs outils de collecte de données selon les besoins ?
Absolument. Beaucoup d’équipes combinent les outils : Thunderbit pour le scraping IA léger, Bright Data ou Oxylabs pour les cibles techniques difficiles, Coresignal pour des datasets prêts à l’emploi, et Prolific ou MTurk pour la recherche humaine ou les tâches de labeling.
