Le web scraping peut parfois s’avérer un défi, surtout lorsque les sites Web sont en constante évolution et qu’il y a tellement d’informations différentes à collecter. De ce fait, il est difficile pour les méthodes de scraping normales de suivre et d’extraire les données correctement. Cependant, l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans le web scraping peut rendre ce processus beaucoup plus facile et plus précis.
Rien qu’en 2021, 2,5 quintillions d’octets (soit 2,5 milliards de gigaoctets) de données ont été créés. La plupart de ces données ne sont pas facilement disponibles, ce qui signifie que vous devez les extraire d’Internet pour pouvoir les utiliser à des fins d’analyse et de prise de décisions commerciales. Bien que les méthodes traditionnelles de web scraping puissent être utilisées à cette fin, des outils d’intelligence artificielle (IA) plus avancés peuvent également l’être.
Le web scraping basé sur l’IA utilise des techniques d’apprentissage automatique (ML) pour extraire des données de sites Web. Ceci est particulièrement important lorsque vous faites du scraping de sites Web dynamiques ou qui utilisent des technologies antiscraping avancées. Les scrapers à base d’IA peuvent analyser le Document Object Model d’une page Web, identifier sa structure et s’ajuster en cas de changement de celle-ci.
Dans cet article, vous découvrirez certaines des limites du web scraping classique et comment le web scraping basé sur l’IA peut vous aider.
Le web scraping classique : ce que cela implique et comment il est généralement effectué
Le web scraping classique consiste à récupérer des données sur Internet et à les stocker dans un format convivial à des fins d’analyse. D’une manière générale, le processus commence par l’envoi d’une requête HTTP au serveur du site Web que vous ciblez pour le scraping. Une fois que le serveur a renvoyé le code HTML de la page, l’étape suivante consiste à analyser celui-ci et à extraire les données dont vous avez besoin. Vous pouvez ensuite utiliser les données extraites à diverses fins, notamment pour l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique ou pour l’analyse de données :
Limites du web scraping classique
Le web scraping classique est incroyablement utile. Sans lui, vous devriez vous contenter de pratiques manuelles qui prennent énormément de temps, comme le copier-coller de données depuis Internet. Cependant, aussi utile soit-il, le web scraping classique comporte également certaines limites.
Incapacité à s’adapter aux sites Web dynamiques
Lorsque vous faites du scraping, vous tombez souvent sur des sites Web au contenu dynamique. Ces sites Web utilisent AJAX pour mettre à jour dynamiquement le contenu de leurs pages Web, ce qui signifie que ces dernières sont modifiées sans être rechargées. Cependant, étant donné que le web scraping fonctionne en envoyant une requête HTTP à un serveur et en téléchargeant le code HTML renvoyé, le contenu mis à jour dynamiquement ne figurera pas dans ce code HTML, ce qui le rendra difficile à extraire.
Le contenu dynamique est idéal pour les utilisateurs, car il contribue à la vitesse de chargement et à des recommandations plus personnalisées. Cependant, les web scrapers classiques ne peuvent analyser que le code HTML d’origine et ne peuvent généralement pas traiter JavaScript. Cela signifie que le contenu qui apparaît à la suite d’une action de l’utilisateur, telle qu’un clic ou une connexion, ne peut pas être extrait de manière conventionnelle.
Incapacité à gérer les structures complexes de sites Web ou les modifications fréquentes de leur structure
La plupart des sites Web ont des structures différentes, dont certaines peuvent être très complexes. Cela signifie que vous devrez écrire un code spécifique chaque fois que vous souhaitez effectuer du scraping sur un site Web différent, ou même des pages différentes sur le même site Web.
Pour compliquer les choses, les structures des sites Web peuvent changer fréquemment (par exemple, les sites Web peuvent avoir des structures ou des mises en page HTML différentes). Chaque fois qu’un site Web modifie sa structure, l’ancien web scraper ne fonctionnera probablement plus. Même des modifications relativement mineures apportées à la structure d’un site Web peuvent provoquer la défaillance du scraper. Cela signifie que vous devez mettre à jour le web scraper chaque fois que la structure d’un site Web change.
Précision inférieure dans l’extraction des données
Lorsqu’un individu ou une entreprise effectue du scraping de données, c’est généralement parce qu’un cas d’utilisation de ces dernières est envisagé. Mais les données doivent être précises et fiables pour qu’elles soient réellement utiles.
L’un des moyens de garantir l’exactitude des données consiste à utiliser les outils appropriés. Ces outils doivent être conçus avec précision et faire l’objet de mises à jour et d’un entretien réguliers. Les outils de web scraping classiques peuvent avoir des difficultés à y parvenir, étant donné que toute modification de la structure du site Web peut affecter la précision des données extraites, voire provoquer une défaillance complète du scraper.
Choisir le bon outil n’est qu’une partie de la garantie de l’exactitude des données. Vous devez également vous assurer que la source de données est fiable et que les données sont validées.
Évolutivité et flexibilité limitées
Le web scraping classique est relativement facile à mettre en œuvre à plus petite échelle. En effet, la plupart des problèmes liés au web scraping classique sont moins apparents à plus petite échelle. Il est également plus facile d’adapter votre scraper de proportions modestes si la structure d’un site Web change.
Toutefois, si votre cas d’utilisation nécessite l’extraction d’une grande quantité de données ou si vous devez faire du scraping sur plusieurs sites Web, ce volume est peut-être trop important pour les capacités des scrapers Web classiques.
Inefficace avec les technologies avancées de lutte contre le scraping
Des sites Web tels qu’Amazon ou Google sont des cibles très fréquentes pour le scraping. Cela peut entraîner un trafic indésirable et une surcharge de leurs serveurs. C’est pourquoi de nombreux sites Web mettent en œuvre différents mécanismes pour empêcher le web scraping, tels que le blocage des adresses IP, des CAPTCHA, des limites de débit et des pièges de type « honeypot ». Ces technologies antiscraping sont de plus en plus sophistiquées en réponse à la sophistication croissante des méthodes de scraping de sites Web. Les outils de web scraping classiques ne sont généralement pas capables de gérer seuls des mécanismes aussi sophistiqués.
Comment le web scraping basé sur l’IA peut vous aider
Le scraping au moyen de l’IA offre de nombreux avantages par rapport à la méthode traditionnelle. Il vous permet de gérer plus efficacement les sites Web dynamiques, ceux qui changent fréquemment et ceux qui utilisent des mécanismes sophistiqués d’antiscraping.
S’adapte au contenu dynamique
Contrairement aux web scrapers classiques, les outils de web scraping alimentés par l’IA sont capables de s’adapter dynamiquement à la structure de la page scrappée. En analysant le Document Object Model d’une page Web, un scraper à base d’IA peut identifier sa structure de manière autonome.
L’IA et les scrapers adaptatifs peuvent visualiser une page Web telle qu’elle est affichée dans le navigateur. Cela est possible grâce à des modèles de deep learning, tels que les réseaux neuronaux convolutifs, qui sont spécifiquement conçus pour la vision par ordinateur et la reconnaissance d’images. Cela signifie que les scrapers tirant parti de l’IA n’ont pas à se fier au code HTML sous-jacent de la page Web et peuvent plutôt l’analyser visuellement.
Traite des sites Web soumis à de fréquents changements de structure
Les scrapers à base d’IA sont également utiles pour le scraping de sites Web soumis à de fréquents changements de structure, car ils sont capables de s’adapter eux-mêmes à de telles modifications.
Améliore l’évolutivité
De plus, l’utilisation de l’IA dans le web scraping rend le processus plus évolutif grâce à l’automatisation rendue possible par l’apprentissage automatique. Une telle automatisation permet aux scrapers à base d’IA de récupérer d’énormes quantités de données, même si elles proviennent de sources ou de sites Web multiples. Cela est particulièrement important pour ceux qui traitent des mégadonnées et de grands ensembles de données. Par exemple, si vous souhaitez entraîner un modèle d’apprentissage automatique, vous avez généralement besoin d’une quantité importante de données pour celui-ci soit utile.
Gère les technologies avancées d’antiscraping
Contrairement aux scrapers classiques, les scrapers à base d’IA peuvent imiter le comportement humain en simulant la vitesse de navigation, les modèles de clics et les mouvements de la souris d’un utilisateur lambda. Ceci est important, car cela permet au scraper de contourner les mécanismes antiscraping.
Le blocage des adresses IP et les CAPTCHA peuvent également être surmontés à l’aide de proxys. Par exemple, Bright Data, une plateforme qui vous permet de transformer des sites Web en données structurées, propose des proxys rotatifs que vous pouvez utiliser lors d’une opération de scraping. Avec ces proxys, vous pouvez alterner les adresses IP à partir desquelles vous envoyez les requêtes. Cela signifie qu’il n’y aura pas trop de demandes provenant d’une seule adresse IP et que le site Web cible ne détectera aucune activité suspecte.
Améliore l’efficacité et la rapidité
L’IA accélère également le processus d’extraction des données d’une page Web, étant donné que vous pouvez en extraire simultanément de plusieurs sites Web. Non seulement cela rend le processus plus rapide, mais la mise en œuvre de l’IA dans le web scraping améliore également sa précision.
Conclusion
Le web scraping classique est utile, car il s’agit d’un moyen viable d’extraire des données d’Internet. Cependant, il comporte certaines limites, notamment l’incapacité à s’adapter aux sites Web dynamiques, les difficultés liées aux modifications fréquentes d’un site Web et la difficulté de contourner les mécanismes antiscraping. Heureusement, l’IA permet de surmonter bon nombre de ces limites et de gérer facilement le contenu dynamique, les techniques sophistiquées d’antiscraping et les modifications de la structure des sites Web.
Cependant, la formation de votre propre scraper à base d’IA est une tâche complexe qui prend beaucoup de temps. Heureusement, vous n’avez pas à créer vous-même ces web scrapers tirant parti de l’IA. Bright Data propose plusieurs outils indispensables lors d’opérations de scraping sur le Web, notamment des proxys, qui vous permettent d’éviter que vos scrapers ne soient bloqués par un serveur. Web Unlocker de Bright Data vous permet également de déverrouiller n’importe quel site Web, même ceux dotés des technologies antiscraping les plus avancées, en imitant le comportement humain, en résolvant des CAPTCHA, en effectuant une rotation automatique des adresses IP, en effectuant un rendu JavaScript, en gérant les cookies, etc. De plus, Bright Data propose une API de scraping pour navigateurs, Scraping Browser API, qui leur procure une fonction intégrée de déverrouillage de sites Web.
