--- title: "Comment extraire des données de Wikipédia avec Python" slug: how-to-scrape-wikipedia date: 2026-02-17T09:11:04+00:00 modified: 2026-02-17T09:11:06+00:00 permalink: https://brightdata.fr/blog/donnees-web/how-to-scrape-wikipedia type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.fr/blog "Blog") / [Données Web](https://brightdata.fr/blog/donnees-web) [Données Web](https://brightdata.fr/blog/donnees-web) # Comment extraire des données de Wikipédia avec Python Guide étape par étape pour extraire des données de Wikipédia à l’aide de Python et d’outils essentiels. 16 min de lecture [ ![Satyam Tripathi](https://media.brightdata.fr/2024/09/Satyam-Tripathi-50x50.png) ](https://brightdata.com/blog/authors/satyam-tripathi) [Satyam Tripathi Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/satyam-tripathi) ![How to Scrape Wikipedia blog image](https://media.brightdata.fr/2024/10/How-to-Scrape-Wikipedia-blog-image.svg) Wikipédia est une source d’informations vaste et complète, contenant des millions d’articles couvrant presque tous les sujets. Pour les chercheurs, les scientifiques des données et les développeurs, ces données ouvrent d’innombrables possibilités, de la création de Jeux de données d’apprentissage automatique à la conduite de recherches universitaires. Dans cet article, nous vous guiderons pas à pas à travers le processus de scraping de Wikipédia. ## Utilisation de l’API Bright Data Wikipedia Scraper Si vous cherchez à extraire efficacement des données de Wikipédia, [l’API Bright Data Wikipedia Scraper](/products/web-scraper/wikipedia) est une excellente alternative au Scraping web manuel. Cette API puissante automatise le processus, facilitant ainsi la collecte de grands volumes d’informations. ### Principaux cas d’utilisation : - Recueillir des explications sur un large éventail de sujets - Comparer les informations de Wikipédia avec d’autres sources de données - Effectuer des recherches à l’aide de grands jeux de données - Extraire des images de Wikipédia Commons Vous pouvez obtenir vos données dans des formats tels que **JSON, CSV et .gz**, et plusieurs options de livraison sont prises en charge, notamment **Amazon S3, Google Cloud Storage et Microsoft Azure**. **Un** simple **appel API** vous permet d’accéder rapidement et facilement à une multitude de données ! ## Comment extraire des données de Wikipédia à l’aide de Python Suivez ce tutoriel étape par étape pour extraire des données de Wikipédia à l’aide de Python. ### 1. Configuration et prérequis Avant de commencer, assurez-vous que votre environnement de développement est correctement configuré : - **Installez Python**: téléchargez et installez la dernière version de Python depuis le [site officiel de Python](https://www.python.org/downloads/). - **Choisissez un IDE**: utilisez un IDE tel que PyCharm, Visual Studio Code ou Jupyter Notebook pour votre travail de développement. - **Connaissances de base**: assurez-vous de bien connaître [les sélecteurs CSS](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/CSS/CSS_selectors) et d’être à l’aise avec l’utilisation [des outils de développement du navigateur](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Learn/Common_questions/Tools_and_setup/What_are_browser_developer_tools) pour inspecter les éléments de la page. > Si vous débutez avec Python, consultez ce [guide sur le scraping avec Python](/blog/how-tos/web-scraping-with-python) pour obtenir des instructions détaillées. Ensuite, créez un nouveau projet à l’aide de [Poetry](https://python-poetry.org/docs/basic-usage/), un outil de gestion des dépendances qui simplifie la gestion des paquets et des environnements virtuels dans Python. ```none poetry new wikipedia-Scraper ``` Cette commande générera la structure de projet suivante : ```none wikipedia-Scraper/ ├── pyproject.toml ├── README.md ├── wikipedia_Scraper/ │ └── __init__.py └── tests/ └── __init__.py ``` Accédez au répertoire du projet et installez les dépendances nécessaires : ```none cd wikipedia-Scraper poetry add requests beautifulsoup4 pandas lxml ``` Tout d’abord, [BeautifulSoup](https://pypi.org/project/beautifulsoup4/) est utilisé pour l’analyse des documents HTML et XML, ce qui facilite la navigation et l’extraction d’éléments spécifiques à partir de pages web. La bibliothèque [requests](https://pypi.org/project/requests/) gère l’envoi de requêtes HTTP et la récupération du contenu des pages web. [Pandas](https://pypi.org/project/pandas/) est un outil puissant pour manipuler et analyser les données extraites, particulièrement utile lorsque vous travaillez avec des tableaux. Enfin, [lxml](https://lxml.de/parsing.html) est utilisé pour accélérer le processus d’analyse, améliorant ainsi les performances de BeautifulSoup. Ensuite, activez l’environnement virtuel et ouvrez le dossier du projet dans votre éditeur de code préféré (VS Code dans ce cas) : ```none poetry shell code . ``` Ouvrez le fichier `pyproject.toml` pour vérifier les dépendances de votre projet. Il devrait ressembler à ceci : ```none [tool.poetry.dependencies] python = "^3.12" requests = "^2.32.3" beautifulsoup4 = "^4.12.3" pandas = "^2.2.3" lxml = "^5.3.0" ``` Enfin, créez un fichier `main.py` dans le dossier `wikipedia_scraper` où vous écrirez votre logique de scraping. La structure mise à jour de votre projet devrait maintenant ressembler à ceci : ```none wikipedia-Scraper/ ├── pyproject.toml ├── README.md ├── wikipedia_Scraper/ │ ├── __init__.py │ └── main.py └── tests/ └── __init__.py ``` Votre environnement est maintenant configuré et vous êtes prêt à commencer à écrire le code Python pour scraper Wikipédia. ### 2. Connexion à la page Wikipédia cible Pour commencer, connectez-vous à la page Wikipédia souhaitée. Dans cet exemple, nous allons extraire la [page Wikipédia](https://en.wikipedia.org/wiki/Cristiano_Ronaldo) suivante. ![Cristiano Ronaldo's page on Wikipedia](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-wikipedia-page.png)Voici un simple extrait de code pour se connecter à une page Wikipédia à l’aide de Python : ```none import requests # Pour effectuer des requêtes HTTP from bs4 import BeautifulSoup # Pour analyser le contenu HTML def connect_to_wikipedia(url): response = requests.get(url) # Envoyer une requête GET à l'URL # Vérifier si la requête a abouti if response.status_code == 200: return BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # Analyser et renvoyer le HTML else: print(f"Échec de récupération de la page. Code d'état : {response.status_code}") return None # Renvoie None si la requête échoue wikipedia_url = "" soup = connect_to_wikipedia(wikipedia_url) # Obtient l'objet soup pour l'URL spécifiée ``` Dans le code, la bibliothèque Python `requests` vous permet d’envoyer une requête HTTP à l’URL, et avec `BeautifulSoup`, vous pouvez analyser le contenu HTML de la page. ### 3. Inspection de la page Pour extraire efficacement les données, vous devez comprendre la structure du [DOM](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Document_Object_Model) (Document Object Model) de la page web. Par exemple, pour extraire tous les liens de la page, vous pouvez cibler les balises ``, comme indiqué ci-dessous : ![Inspecting links on a Wikipedia page](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-extract-links.png)Pour extraire des images, ciblez les balises `` et extrayez l’attribut `src` pour obtenir les URL des images. ![Inspecting images on a Wikipedia page](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-extract-images.png)Pour extraire des données à partir de tableaux, vous pouvez cibler la balise `` avec la classe `wikitable`. Cela vous permet de rassembler toutes les lignes et colonnes du tableau et d’extraire les données requises. ![Inspecting tables on a Wikipedia page](https://media.brightdata.fr/2024/10/image-2-1.png)Pour extraire des paragraphes, ciblez simplement les balises `

` qui contiennent le contenu textuel principal de la page. ![Inspecting paragraphs on a Wikipedia page](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-extract-paragraph.png)C’est tout ! En ciblant ces éléments spécifiques, vous pouvez extraire les données souhaitées de n’importe quelle page Wikipédia. ### 4. Extraction de liens Les articles Wikipédia contiennent des liens internes et externes qui dirigent les utilisateurs vers des sujets connexes, des références ou des ressources externes. Pour extraire tous les liens d’une page Wikipédia, vous pouvez utiliser le code suivant : ```none def extract_links(soup): links = [] for link in soup.find_all("a", href=True): # Trouver toutes les balises d'ancrage avec l'attribut href url = link["href"] if not url.startswith("http"): # Vérifier si l'URL est relative url = "" + url # Convertir les liens relatifs en URL absolues links.append(url) return links # Renvoyer la liste des liens extraits ``` La fonction `soup.find_all('a', href=True)` récupère toutes les balises `` de la page qui contiennent un attribut `href`, ce qui inclut à la fois les liens internes et externes. Le code garantit également que les URL relatives sont correctement formatées. Le résultat peut ressembler à ceci : ```none ``` ### 5. Extraction de paragraphes Pour extraire le contenu textuel d’un article Wikipédia, vous pouvez cibler les balises `

`, qui contiennent le corps principal du texte. Voici comment extraire des paragraphes à l’aide de **BeautifulSoup**: ```none def extract_paragraphs(soup): paragraphs = [p.get_text(strip=True) for p in soup.find_all("p")] # Extraire le texte des balises de paragraphe return [p for p in paragraphs if p and len(p) > 10] # Renvoyer les paragraphes de plus de 10 caractères ``` Cette fonction capture tous les paragraphes de la page, en filtrant ceux qui sont vides ou trop courts afin d’éviter les contenus non pertinents tels que les citations ou les mots isolés. Exemple de résultat : ```none Cristiano Ronaldo dos Santos AveiroGOIHComM(prononciation portugaise : [kɾiʃˈtjɐnuʁɔˈnaldu] ; né le 5 février 1985) est un footballeur professionnel portugais qui joue au poste d'attaquant et est capitaine du club Al Nassr de la Ligue professionnelle saoudienne et de l'équipe nationale du Portugal. Largement considéré comme l'un des plus grands joueurs de tous les temps, Ronaldo a remporté cinq Ballons d'Or, [note 3] un record de trois titres de Joueur de l'année de l'UEFA et quatre Soulier d'or européen, le plus grand nombre pour un joueur européen. Il a remporté 33 trophées au cours de sa carrière, dont sept titres de champion, cinq Ligues des champions de l'UEFA, le Championnat d'Europe de l'UEFA et la Ligue des nations de l'UEFA. Ronaldo détient les records du plus grand nombre d'apparitions (183), de buts (140) et de passes décisives (42) en Ligue des champions, du plus grand nombre d'apparitions (30), de passes décisives (8) et de buts en Championnat d'Europe (14), de buts internationaux (133) et d'apparitions internationales (215). Il est l'un des rares joueurs à avoir disputé plus de 1 200 matchs professionnels, le plus grand nombre pour un joueur de champ, et a marqué plus de 900 buts officiels en carrière senior pour son club et son pays, ce qui fait de lui le meilleur buteur de tous les temps. ``` ### 6. Extraction de tableaux Wikipédia comprend souvent des tableaux contenant des données structurées. Pour extraire ces tableaux, utilisez ce code : ```none def extract_tables(soup): tables = [] for table in soup.find_all("table", {"class": "wikitable"}): # Rechercher les tableaux avec la classe « wikitable » table_html = StringIO(str(table)) # Convertir le HTML du tableau en chaîne df = pd.read_html(table_html)[0] # Lire le tableau HTML dans un DataFrame tables.append(df) return tables # Renvoyer la liste des DataFrames ``` Cette fonction recherche tous les tableaux de la classe `wikitable` et utilise `pandas.read_html()` pour les convertir en DataFrames afin de pouvoir les manipuler ultérieurement. Exemple de résultat : ![Table data that was found](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-table-data.png)### 7. Extraction d’images Les images sont une autre ressource précieuse que vous pouvez extraire de Wikipédia. La fonction suivante capture les URL des images de la page : ```none def extract_images(soup): images = [] for img in soup.find_all("img", src=True): # Trouve toutes les balises d'image avec l'attribut src img_url = img["src"] if not img_url.startswith("http"): # Ajoute « https: » pour les URL relatives img_url = "https:" + img_url if "static/images" not in img_url: # Exclut les images statiques ou non pertinentes images.append(img_url) return images # Renvoie la liste des URL d'images ``` Cette fonction recherche toutes les images (balises`` ) sur la page, ajoute `https:` aux URL relatives et filtre les images sans rapport avec le contenu, afin de garantir que seules les images pertinentes sont extraites. Exemple de résultat : ```none ``` ### 8. Enregistrement des données extraites Une fois les données extraites, l’étape suivante consiste à les enregistrer pour une utilisation ultérieure. Enregistrons les données dans des fichiers séparés pour les liens, les images, les paragraphes et les tableaux. ```none def store_data(links, images, tables, paragraphs): # Enregistrer les liens dans un fichier texte with open("wikipedia_links.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for link in links: f.write(f"{link}n") # Enregistrer les images dans un fichier JSON with open("wikipedia_images.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(images, f, indent=4) # Enregistrer les paragraphes dans un fichier texte with open("wikipedia_paragraphs.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for para in paragraphs: f.write(f"{para}nn") # Enregistrer chaque tableau dans un fichier CSV distinct for i, table in enumerate(tables): table.to_csv(f"wikipedia_table_{i+1}.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") ``` La fonction `store_data` organise les données récupérées : - Les liens sont enregistrés dans un fichier texte. - Les URL des images sont enregistrées dans un fichier JSON. - Les paragraphes sont stockés dans un autre fichier texte. - Les tableaux sont enregistrés dans des fichiers CSV. Cette organisation facilite l’accès et l’utilisation ultérieure des données. > Consultez notre guide pour en savoir plus sur [la manière d’analyser et de sérialiser des données au format JSON dans Python](/blog/how-tos/parse-json-data-with-python). ## Tout rassembler Maintenant, combinons toutes les fonctions pour créer un Scraper complet qui extrait et enregistre les données d’une page Wikipédia : ```none import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd from io import StringIO import json # Extraire tous les liens de la page def extract_links(soup): links = [] for link in soup.find_all("a", href=True): url = link["href"] if not url.startswith("http"): url = "" + url links.append(url) return links # Extraire les URL des images de la page def extract_images(soup): images = [] for img in soup.find_all("img", src=True): img_url = img["src"] if not img_url.startswith("http"): img_url = "https:" + img_url if "static/images" not in img_url: # Exclure les images statiques indésirables images.append(img_url) return images # Extraire tous les tableaux de la page def extract_tables(soup): tables = [] for table in soup.find_all("table", {"class": "wikitable"}): table_html = StringIO(str(table)) df = pd.read_html(table_html)[0] # Convertir le tableau HTML en DataFrame tables.append(df) return tables # Extraire les paragraphes de la page def extract_paragraphs(soup): paragraphs = [p.get_text(strip=True) for p in soup.find_all("p")] return [p for p in paragraphs if p and len(p) > 10] # Filtrer les paragraphes vides ou courts # Stocker les données extraites dans des fichiers séparés def store_data(links, images, tables, paragraphs): # Enregistrer les liens dans un fichier texte with open("wikipedia_links.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for link in links: f.write(f"{link}n") # Enregistrer les images dans un fichier JSON with open("wikipedia_images.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(images, f, indent=4) # Enregistrer les paragraphes dans un fichier texte with open("wikipedia_paragraphs.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for para in paragraphs: f.write(f"{para}nn") # Enregistrer chaque tableau dans un fichier CSV for i, table in enumerate(tables): table.to_csv(f"wikipedia_table_{i+1}.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") # Fonction principale pour extraire une page Wikipédia et enregistrer les données extraites def scrape_wikipedia(url): response = requests.get(url) # Récupérer le contenu de la page soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") # Analyser le contenu avec BeautifulSoup links = extract_links(soup) images = extract_images(soup) tables = extract_tables(soup) paragraphs = extract_paragraphs(soup) # Enregistrer toutes les données extraites dans des fichiers store_data(links, images, tables, paragraphs) # Exemple d'utilisation : extraire la page Wikipédia de Cristiano Ronaldo if __name__ == "__main__": scrape_wikipedia("") ``` Lorsque vous exécutez le script, plusieurs fichiers sont créés dans votre répertoire : - `wikipedia_images.json` contenant toutes les URL des images. - `wikipedia_links.txt` avec tous les liens de la page. - `wikipedia_paragraphs.txt` contenant les paragraphes extraits. - Des fichiers CSV pour chaque tableau trouvé sur la page (par exemple, `wikipedia_table_1.csv`, `wikipedia_table_2.csv`). Le résultat peut ressembler à ceci : ![Final result files](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-data-stored-in-files.png)Et voilà ! Vous avez réussi à extraire et à stocker les données de Wikipédia dans des fichiers séparés. ## Configuration de l’API Bright Data Wikipedia Scraper La configuration et l’utilisation [de l’API Bright Data Wikipedia Scraper](/products/web-scraper/wikipedia) sont simples et ne prennent que quelques minutes. Suivez ces étapes pour vous lancer rapidement et commencer à collecter facilement des données depuis Wikipédia. ### Étape 1 : Créer un compte Bright Data Rendez-vous sur le [site web de Bright Data](/) et connectez-vous à votre compte. Si vous n’avez pas encore de compte, créez-en un : l’inscription est gratuite. Suivez ces étapes : 1. Rendez-vous sur le site web de Bright Data. 2. Cliquez sur **« Essai gratuit »** et suivez les instructions pour créer votre compte. 3. Une fois dans votre tableau de bord, repérez l’icône de carte de crédit dans la barre latérale gauche pour accéder à la page « **Facturation** ». 4. Ajoutez un moyen de paiement valide pour activer votre compte. ![Setting up a Bright Data account](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-setting-bright-data-account.png)Une fois votre compte activé, accédez à la section « **Web Scraper API** » (API de scraping Web) dans le tableau de bord. Vous pouvez y rechercher n’importe quelle API de scraping Web que vous souhaitez utiliser. Pour nos besoins, recherchez **Wikipédia**. ![The Wikipedia articles scraper API ](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-glassdoor-web-scraper-api.png)Cliquez sur l’option « **Articles Wikipédia – Collecter par URL** ». Cela vous permettra de collecter des articles Wikipédia en fournissant simplement les URL. ### Étape 2 : Commencez à configurer un appel API Une fois que vous avez cliqué, vous serez redirigé vers une page où vous pourrez configurer votre appel API. ![Setting an API call](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-set-bright-data-api.png)Avant de continuer, vous devez créer un jeton API pour authentifier vos appels API. Cliquez sur le bouton **« Create Token** » (Créer un jeton) et copiez le jeton généré. Conservez ce jeton en lieu sûr, car vous en aurez besoin plus tard. ![Creating an API token](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-create-token.png)### Étape 3 : Définissez les paramètres et générez l’appel API Maintenant que vous disposez de votre jeton, vous êtes prêt à configurer votre appel API. Indiquez les URL des pages Wikipédia que vous souhaitez extraire, et une **commande cURL** sera générée à droite en fonction de vos informations. ![Trigger of the data collection API](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-trigger-api.png)Copiez la commande cURL, remplacez `API_Token` par votre jeton réel et exécutez-la dans votre terminal. Cela générera un `snapshot_id`, que vous utiliserez pour récupérer les données extraites. ### Étape 4 : récupérer les données À l’aide du `snapshot_id` que vous avez généré, vous pouvez désormais récupérer les données. Il vous suffit de coller cet ID dans le champ **Snapshot ID**, et l’API générera automatiquement une nouvelle commande cURL sur le côté droit. Vous pouvez utiliser cette commande pour extraire les données. De plus, vous pouvez choisir le format de fichier pour les données, tel que JSON, CSV ou d’autres options disponibles. ![Data delivery options](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-delivery-options.png)Vous avez également la possibilité de transférer les données vers différents services de stockage tels **qu’Amazon S3**, **Google Cloud Storage** ou **Microsoft Azure Storage**. ![Delivering the data to different storage services](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-deliver-to-storage.png)### Étape 5 : Exécutez la commande Pour cet exemple, supposons que vous souhaitiez obtenir les données dans un fichier JSON. Choisissez **JSON** comme format de fichier et copiez la commande cURL générée. Si vous souhaitez enregistrer les données directement dans un fichier, ajoutez simplement `-o my_data.json` à la fin de la commande cURL. Si vous préférez stocker ces données sur votre machine locale, l’ajout ` de -o` stockera automatiquement les données dans le fichier spécifié. Exécutez-la dans votre terminal et vous obtiendrez toutes les données extraites en quelques secondes seulement ! ```none curl.exe -H "Authorization: Bearer 50xxx52c-xxxx-xxxx-xxxx-2748xxxxx487" "" -o my_data.json ``` Vous ne souhaitez pas vous occuper vous-même du Scraping web de Wikipédia, mais vous avez tout de même besoin des données ? Envisagez plutôt d’acheter un **ensemble de données Wikipédia**. ![Wikipedia dataset search in Bright Data's control panel](https://media.brightdata.fr/2024/10/how-to-scrape-wikipedia-screenshot-wikipedia-dataset.png)**Oui, c’est aussi simple que cela !** ## Conclusion Cet article couvre tout ce dont vous avez besoin pour commencer à extraire des données de Wikipédia à l’aide de Python. Nous avons réussi à extraire diverses données, notamment des URL d’images, du contenu textuel, des tableaux et des liens internes et externes. Cependant, pour une extraction de données plus rapide et plus efficace, l’utilisation [de l’API Wikipedia Scraper](/products/web-scraper/wikipedia) de Bright Data est une solution simple. Vous souhaitez extraire des données d’autres sites web ? Inscrivez-vous dès maintenant et essayez notre [API Web Scraper](/products/web-scraper). Commencez votre essai gratuit dès aujourd’hui ! Contacter ventesEssai gratuit![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) Table des matières Dedicated Scraper APIs & No-Code Scrapers Over 1000 scrapers for all popular domains. Simplify your web scraping. [See pricing](/pricing/web-scraper "See pricing") Just want data? Skip scraping. Hundreds of ready-to-use datasets from all popular domains. [See pricing](/pricing/datasets "See pricing") [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Comment+extraire+des+donn%C3%A9es+de+Wikip%C3%A9dia+avec+Python&u=https://brightdata.fr/blog/donnees-web/how-to-scrape-wikipedia) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Comment+extraire+des+donn%C3%A9es+de+Wikip%C3%A9dia+avec+Python&url=https://brightdata.fr/blog/donnees-web/how-to-scrape-wikipedia) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Comment+extraire+des+donn%C3%A9es+de+Wikip%C3%A9dia+avec+Python&url=https://brightdata.fr/blog/donnees-web/how-to-scrape-wikipedia) ## Vous pourriez aussi être intéressé par [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.fr/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.fr/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Accès Web Prêt pour la Production dans OpenHuman via le CLI Bright Data") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.fr/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Accès Web Prêt pour la Production dans OpenHuman via le CLI Bright Data Intégrez le CLI Bright Data avec OpenHuman pour permettre un accès web prêt pour la production et la collecte de données pour les agents IA. 09-Sep-2026 14 min de lecture ](https://brightdata.fr/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.fr/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.fr/blog/donnees-web/multimodal-web-scraping-with-minimax "Scraping Web Multimodal avec MiniMax") [Données Web ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.fr/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Scraping Web Multimodal avec MiniMax Associez Bright Data Web Unlocker avec la vision MiniMax M3 pour extraire des données structurées à partir d’images et de captures d’écran de pages web. 09-Sep-2026 5 min de lecture ](https://brightdata.fr/blog/donnees-web/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.fr/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.fr/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "Les 10 meilleurs outils CLI pour Codex en 2026 – Testés & Classés") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.fr/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### Les 10 meilleurs outils CLI pour Codex en 2026 – Testés & Classés Les 10 outils CLI qui rendent Codex plus rapide et plus capable, en commençant par le Bright Data CLI pour un accès web réel depuis l’intérieur du sandbox. 06-Sep-2026 24 min de lecture ](https://brightdata.fr/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)