Les 25 meilleures idées de projets de scraping Web pour 2025

25 idées de projets de web scraping performants avec des outils, des astuces et des cas d’utilisation, parfaits pour les débutants comme pour les développeurs avancés qui cherchent à créer des scrapers réels.
29 min de lecture
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Dans cet article de blog, vous découvrirez :

  • Le moment est-il bien choisi pour lancer un projet de web scraping ?
  • Quelle pile technologique utiliser ?
  • 25 idées de projets de web scraping pour vous aider à démarrer avec un plan solide

Plongeons dans l’aventure !

Est-ce une bonne idée de développer un projet de récupération de données sur le Web ?

Cela fait presque dix ans que The Economist a publié l’article “La ressource la plus précieuse du monde n’est plus le pétrole, mais les données“. À l’époque, il s’agissait d’une affirmation audacieuse. Près de dix ans plus tard, elle semble presque évidente.

Les données, c’est de l’argent, et il n’est pas surprenant que bon nombre des entreprises les plus importantes au monde en termes de capitalisation boursière – comme Google, Meta, Amazon et Apple – soient toutes profondément liées aux données. De même, de nombreuses startups, en particulier dans le domaine de l’IA, ont bâti leur succès en récupérant discrètement des données web et en les utilisant pour former de puissants modèles.

Alors, avons-nous vraiment besoin d’une preuve supplémentaire que c’est toujours le bon moment pour lancer un projet de web scraping ? Il suffit de voir le nombre d’entreprises qui ont bâti leur fortune sur les données pour comprendre que la réponse est un oui retentissant.

Vous vous demandez peut-être quelles sont les meilleures idées de projets de web scraping. C’est exactement l’objet de cet article, alors continuez à lire !

Les meilleurs langages et piles de programmation pour le Web Scraping

Comme nous l’avons déjà mentionné, Python et JavaScript sont souvent considérés comme les meilleurs langages pour le web scraping. En effet, ils sont faciles à utiliser pour les débutants, bénéficient d’un soutien important de la part de la communauté et offrent un large éventail de bibliothèques adaptées aux tâches de scraping.

Cela dit, il n’existe pas de solution unique pour le web scraping. Les bibliothèques, les outils et les services que vous devez utiliser dépendent du type de site web que vous ciblez. En voici un bref résumé :

  • Sites statiques: ****Utilisez un client HTTP comme Requests ou Axios ainsi qu’un analyseur HTML comme Beautiful Soup ou Cheerio.
  • Sites dynamiques: ****Utiliser des outils d’automatisation du navigateur tels que Playwright, Selenium ou Puppeteer.

En outre, vous pouvez intégrer :

Pour des guides plus approfondis sur le web scraping et les technologies recommandées, consultez les ressources suivantes :

Meilleures idées de projets de scraping web

Explorez 25 des projets les plus passionnants de cette année dans le domaine du web scraping. Pour chaque projet, vous trouverez une brève description suivie de :

  • Niveau: Si le projet s’adresse à des utilisateurs de web scraping débutants, intermédiaires ou avancés.
  • Exemples: Sites web et applications du monde réel où cette technique de scraping s’applique.
  • Outils recommandés: Une liste de bibliothèques open-source et d’outils haut de gamme pour vous aider à extraire les données qui vous intéressent.
  • Pour en savoir plus: Liens vers des guides, des articles et des tutoriels utiles pour approfondir votre compréhension de l’élaboration d’un projet de web scraping spécifique.

Prêt à s’inspirer ? Découvrons quelques bonnes idées de web scraping !

Remarque : les projets de web scraping énumérés ci-dessous sont présentés dans un ordre aléatoire. N’hésitez pas à en choisir un et à vous motiver pour celui que vous préférez !

Projet n° 1 : Comparaison automatisée des prix des produits

L’idée ici est de construire un scraper web qui suit les prix des produits dans plusieurs magasins en ligne. L’objectif est de suivre les fluctuations de prix dans le temps pour comprendre l’inflation et les tendances économiques, ou simplement pour trouver les meilleures affaires.

En récupérant des sites de commerce électronique tels qu’Amazon, eBay et Walmart, le scraper de surveillance des prix peut suivre les prix des produits et les frais d’expédition. Les utilisateurs devraient également pouvoir mettre en place des alertes en cas de baisse des prix, ce qui leur permettra de prendre plus facilement des décisions d’achat en connaissance de cause.

Niveau: Intermédiaire à avancé

🧪 Exemples:

  • PriceGrabber
  • Shopzilla
  • camelcamelcamel.com

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #2 : Agrégation de nouvelles

Un agrégateur d’actualités récupère les titres, les résumés d’articles ou les articles complets de plusieurs sources d’actualités en ligne. Il les présente ensuite aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et configurations spécifiques. Ce type d’application cible des sujets, des mots clés ou des catégories particulières sur les principaux sites d’information et extrait le contenu soit par programme, soit en utilisant l’analyse de contenu assistée par ordinateur.

En agrégeant le contenu des actualités, les utilisateurs peuvent analyser les tendances des médias, suivre les dernières nouvelles ou introduire les données dans un moteur de recommandation. Gardez à l’esprit que plusieurs agrégateurs d’actualités populaires existent déjà, car il s’agit de l’une des idées de projet de web scraping les plus courantes et les plus largement construites.

Niveau: Intermédiaire

🧪 Exemples:

  • SQUID
  • Tableau de bord
  • NewsBreak

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet n° 3 : Création d’un portail de recherche d’emploi

Ce projet de web scraping consiste à collecter des offres d’emploi à partir de plateformes de recherche d’emploi populaires telles que LinkedIn et Indeed. L’objectif est de créer un outil qui récupère les offres d’emploi en fonction de critères définis par l’utilisateur, tels que le lieu, le secteur d’activité, le titre du poste et la fourchette de salaire.

Avec ces données, vous pouvez créer un portail de l’emploi qui regroupe les offres d’emploi de tous les secteurs d’activité ou qui se concentre sur une niche spécifique. Les utilisateurs pourraient alors utiliser cette plateforme pour rechercher des offres d’emploi, recevoir des recommandations personnalisées en fonction de leur profil ou de leurs préférences, et analyser les tendances du marché de l’emploi pour prendre des décisions éclairées en matière de carrière.

Niveau: Intermédiaire à avancé

🧪 Exemples:

  • En effet
  • Café d’embauche
  • Simplifier les emplois

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet n°4 : Contrôle des billets d’avion

Ce projet consiste à créer un scraper web pour suivre les prix des billets d’avion, leur disponibilité et d’autres informations provenant de diverses compagnies aériennes et sites web de voyage. Les données relatives aux vols changent fréquemment en fonction de facteurs tels que la disponibilité, la demande, la saison et la météo. Par conséquent, le scraper doit être suffisamment rapide pour collecter des données sur les prix en temps réel.

Un outil de contrôle des billets d’avion dans le monde réel devrait également comporter des fonctions d’analyse avancées, permettant par exemple aux utilisateurs de suivre les fluctuations des prix dans le temps, de profiter des meilleures offres et de mettre en place des alertes par courrier électronique ou par notification.

Niveau: Intermédiaire à avancé

🧪 Exemples:

  • Expedia
  • Google Flights
  • Skyscanner
  • Kayak

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #5 : Recommandation de films et de séries télévisées

Un système de recommandation de films et de séries télévisées peut être conçu en récupérant les données des bases de données de films et de séries télévisées les plus populaires, telles que IMDb, Rotten Tomatoes ou Metacritic. Le scraper recueille des informations pertinentes telles que les titres, les genres, les évaluations des utilisateurs, les critiques et les dates de sortie.

Ces données peuvent ensuite être utilisées pour créer un moteur de recommandation basé sur l’apprentissage automatique, qui suggère des films ou des émissions de télévision en fonction de l’historique de visionnage de l’utilisateur, de ses évaluations ou de ses préférences.

Niveau: Intermédiaire

🧪 Exemples:

  • MovieLens
  • OneMovie
  • Le goût

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet n° 6 : Analyse des joueurs/équipes de sport

Ce projet de web scraping vous demande de récupérer des données à partir de sites web de sports et de fédérations. Vous devez créer une application ou un service qui suit les performances des équipes et des athlètes individuels, y compris des mesures telles que les passes décisives, les blessures et d’autres statistiques.

En analysant ces données sportives, les utilisateurs peuvent se faire une idée des tendances en matière de performances des joueurs, comparer les athlètes et les équipes d’une saison à l’autre et prédire les performances futures. Il est à noter que ce concept peut s’appliquer à plusieurs sports, du basket au football, de la boxe au tennis.

Niveau: Débutant

🧪 Exemples:

  • Sports-Reference.com
  • Transfermarkt
  • Basketball-Reference.com

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet n° 7 : Recherche sur les actions et analyse du marché boursier

La collecte de données financières et d’actions à partir de plateformes boursières, de courtiers ou de sites web officiels est une idée de projet de web scraping très répandue. Ce que vous devez faire, c’est développer un scraper qui suit et analyse des paramètres clés tels que les cours des actions, les rapports sur les bénéfices, les tendances du marché, les ratios P/E, les rendements des dividendes, et bien plus encore.

En collectant ces données, les utilisateurs peuvent analyser les opportunités d’investissement, suivre les performances des actions et surveiller la santé financière des entreprises au fil du temps. Un tel outil serait particulièrement précieux pour les négociants en valeurs mobilières, les investisseurs, les analystes financiers ou toute personne cherchant à prendre des décisions éclairées sur la base des données du marché.

Niveau: Intermédiaire à avancé

🧪 Exemples:

  • Investopedia
  • MarketWatch
  • Classements par ordre alphabétique

🛠️ Outils recommandés :

🔗 Pour en savoir plus :

Projet #8 : SERP Scraping pour RAG

Il n’est pas toujours facile de trouver des données de haute qualité pour les pipelines RAG(Retrieval-Augmented Generation). C’est pourquoi de nombreux modèles d’IA reposent sur une approche simple mais efficace : alimenter le modèle avec les meilleurs résultats de recherche de Google ou d’autres grands moteurs de recherche pour un mot clé spécifique.

L’extraction des SERP (Search Engine Results Pages) est un moyen puissant de collecter du contenu web frais et pertinent pour les systèmes RAG, ou pour toute autre application nécessitant des données provenant de sources fiables. L’idée est d’extraire des URL, des titres de pages, des extraits et même du contenu de pages entières à partir de sources telles que Google, Bing, DuckDuckGo et d’autres moteurs de recherche.

Ces données récupérées peuvent alimenter les assistants d’IA, les robots de réponse aux questions ou les systèmes de recherche de connaissances avec des informations actualisées et riches en contexte.

🎯 Niveau: Avancé

🧪 Exemples:

  • Perplexité
  • Aperçu de l’IA de Google
  • Agents de recherche IA

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet n° 9 : Générateur d’itinéraires de voyage

Les données relatives aux voyages sont disponibles sur de nombreux sites web, notamment TripAdvisor, Yelp, Airbnb, Expedia et Google Maps. En récupérant ces données à l’aide d’un scraper personnalisé, vous pouvez générer automatiquement des itinéraires de voyage pour vos utilisateurs.

L’objectif est de récupérer des informations sur les attractions, les hôtels, les restaurants et les activités dans une destination donnée. En intégrant les données de trafic de Google Maps, vous pouvez organiser ces informations en un itinéraire structuré basé sur les préférences de l’utilisateur telles que le budget, la durée et les centres d’intérêt.

Les utilisateurs pourraient utiliser cette plateforme pour planifier leurs voyages, découvrir des destinations inhabituelles et créer des itinéraires personnalisés adaptés à leurs besoins.

Niveau: Intermédiaire à avancé

🧪 Exemples:

  • Journal de bord
  • TripIt

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #10 : Référentiel GitHub et récupérateur de base de code

Ce projet vous demande de créer un script automatisé pour collecter des métadonnées et des extraits de code à partir de dépôts publics GitHub. Les informations que vous pourriez récupérer incluent les noms des dépôts, les descriptions, les étoiles, les forks, les contributeurs, les langages utilisés, le contenu du README, et même les fichiers de code.

Ces données sont importantes pour les développeurs en quête d’inspiration, qui effectuent des analyses concurrentielles ou qui constituent des ensembles de données pour l’apprentissage automatique ou l’IA. Elles vous permettent également de suivre et d’identifier les meilleurs projets dans des domaines spécifiques tels que le développement web, la science des données ou DevOps.

Notez que des idées de projets de web scraping similaires peuvent être mises en œuvre pour Bitbucket, GitLab et d’autres plateformes.

Niveau: Intermédiaire

🧪 Exemples:

  • Listes impressionnantes
  • Historique des étoiles GitHub
  • Générateur de statistiques GitHub

🛠️ Outils recommandés :

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #11 : Analyse des critiques de jeux en ligne

Le projet actuel consiste à recueillir les avis et les évaluations des utilisateurs sur des plateformes telles que Steam, Metacritic, IGN et d’autres portails de jeux similaires. Ces données peuvent être utilisées pour analyser les sentiments, détecter les tendances et obtenir des informations sur les jeux populaires ou les genres de jeux.

En traitant un grand nombre d’avis, vous pouvez découvrir des thèmes récurrents tels que les problèmes de performance, les points forts de la jouabilité ou la satisfaction générale des utilisateurs. Ces informations peuvent contribuer à éclairer les décisions d’achat, à suivre les tendances du secteur ou à formuler des recommandations de jeux personnalisées.

Niveau: Débutant

🧪 Exemples:

  • SteamDB
  • CriticDB

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #12 : Récupération des prix des crypto-monnaies sur le Web

Ce projet se concentre sur le développement d’un bot de scraping web qui collecte automatiquement les prix des crypto-monnaies à partir d’échanges et de sites financiers tels que CoinMarketCap, CoinGecko, ou Binance. Le scraper permet de suivre les fluctuations de prix, les volumes d’échange et les tendances du marché en temps réel.

Grâce à ces données, les utilisateurs peuvent analyser les performances des cryptomonnaies, détecter les mouvements du marché ou mettre en place des stratégies de trading automatisées. Ce type de projet de web scraping est particulièrement utile pour les investisseurs en crypto-monnaies, les analystes et les développeurs qui créent des tableaux de bord ou des outils financiers. Notez qu’une logique similaire peut également être appliquée au scraping NFT.

Niveau: Intermédiaire à avancé

🧪 Exemples:

  • CryptoCompare.com
  • Kraken

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet n° 13 : Système de recommandation de livres

Un système de recommandation de livres peut être construit efficacement en utilisant le web scraping. Tout ce dont vous avez besoin, c’est d’un script automatisé qui collecte des données sur les livres (titres, auteurs, genres, évaluations des utilisateurs et critiques) à partir de librairies en ligne, de plates-formes de critiques ou de catalogues publics.

Les données récupérées peuvent ensuite être utilisées pour alimenter un moteur de recommandation basé sur l’apprentissage automatique qui suggère des livres en fonction des préférences de l’utilisateur, de l’historique de lecture ou des tendances générales de popularité. Ce type de projet de scraping fournit aux lecteurs des recommandations personnalisées. En outre, il peut être utile aux développeurs qui explorent l’apprentissage automatique ou les systèmes de recommandation.

Niveau: Intermédiaire

🧪 Exemples:

  • Bonnes lectures
  • Bibliothèque
  • StoryGraph
  • Livre de poche

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #14 : Analyse des données politiques

Ce scraper doit extraire des données de sites web gouvernementaux, d’organes d’information politique, de pages de résultats d’élections ou de plateformes de médias sociaux. Les données à récupérer comprennent les tendances politiques, le sentiment du public et la dynamique des élections.

L’objectif est de créer des outils qui permettent de visualiser ou de prédire les changements dans l’opinion publique, le comportement des électeurs ou l’efficacité des campagnes. En regroupant et en analysant ces informations, les chercheurs, les journalistes ou les simples citoyens peuvent mieux comprendre le paysage politique.

Les data scientists et les développeurs web pourraient également utiliser ces données pour alimenter des tableaux de bord et des modèles prédictifs.

Niveau: Débutant à Intermédiaire

🧪 Exemples:

  • 270pour gagner
  • PDI

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet n° 15 : Analyse des prix des hôtels

L’idée derrière ce projet de web scraping est de collecter automatiquement les prix des chambres d’hôtel à partir des plateformes de réservation et des sites d’hôtels. L’objectif final est de construire une application de surveillance qui montre comment les prix changent en fonction de facteurs tels que la localisation, la saison, la demande et la disponibilité.

Les utilisateurs peuvent analyser l’évolution des prix dans le temps, comparer les tarifs entre différentes plateformes et même prévoir les prix futurs. Cette fonction est particulièrement utile pour les voyageurs à petit budget, les blogueurs de voyage ou les entreprises qui souhaitent intégrer des informations sur les prix dans leurs services.

Niveau: Débutant

🧪 Exemples: ]

  • Booking.com
  • Airbnb
  • Hotels.com
  • Agoda

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus :

Projet n° 16 : Système de recommandation de recettes

Nous nous sommes tous retrouvés avec un estomac vide et un réfrigérateur presque vide, à nous demander : “Que pouvons-nous faire avec ce que nous avons ?” L’IA pourrait nous aider, mais seulement si elle a été entraînée avec des données de recettes provenant de sites web populaires comme Allrecipes, Food Network ou Epicurious.

L’objectif est de créer un système de recommandation qui suggère des recettes aux utilisateurs en fonction des ingrédients qu’ils ont sous la main, des restrictions alimentaires, des cuisines préférées ou des types de repas. En récupérant les détails des recettes, tels que les ingrédients, les instructions, les évaluations et les informations nutritionnelles, vous pouvez introduire ces données dans un moteur de recommandation.

Les utilisateurs pourront rechercher des recettes en fonction de leurs préférences, créer des listes de courses et même recevoir des suggestions de repas en fonction des ingrédients qu’ils ont déjà dans leur réfrigérateur.

Niveau: Débutant à Intermédiaire

🧪 Exemples:

  • SuperCook
  • RecipeRadar

🛠️ Outils recommandés:

  • Une belle soupe
  • Marionnettiste
  • TensorFlow ou PyTorch pour les systèmes de recommandation basés sur l’apprentissage profond.

🔗 Pour en savoir plus:

Projet n°17 : Agrégateur d’événements pour les rencontres locales et les conférences

Cette idée de projet de web scraping consiste à extraire des données d’événements à partir de plateformes de rencontres locales, de sites web de conférences, de listes d’événements ou même de canaux de médias sociaux. L’objectif est de regrouper les événements en fonction des préférences des utilisateurs, telles que le lieu, le secteur d’activité, la date et la disponibilité des billets.

Grâce à la collecte de ces données, les utilisateurs peuvent consulter les événements à venir, recevoir des recommandations personnalisées et même suivre les conférences ou les possibilités de mise en réseau dans leurs domaines d’intérêt.

Niveau: Intermédiaire

🧪 Exemples:

  • Meetup.com
  • Eventbrite

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus :

Projet n° 18 : Analyse financière de l’entreprise

Ce projet de scraping consiste à récupérer des données financières à partir de rapports d’entreprises, de déclarations de résultats ou de sources d’informations financières. L’objectif est de suivre et d’analyser des indicateurs financiers clés tels que le chiffre d’affaires, les marges bénéficiaires, les performances boursières et les tendances du marché.

En collectant ces données, les utilisateurs peuvent élaborer des modèles financiers, analyser les opportunités d’investissement et suivre la santé financière des entreprises au fil du temps. Une telle application serait utile aux analystes financiers, aux investisseurs providentiels, aux investisseurs en capital-risque ou aux professionnels qui souhaitent se tenir au courant des performances du marché.

Niveau: Débutant à Intermédiaire

🧪 Exemples:

  • AngelList
  • Graines d’or
  • Wefunder

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #19 : Analyseur de marché immobilier

Il s’agit ici de récupérer des données sur les plateformes immobilières et les listes locales du MLS(Multiple Listing Service). Il s’agit de collecter des informations sur les biens immobiliers, telles que les prix, la superficie, les équipements, l’emplacement, les tendances historiques et les données relatives au quartier. Vous pouvez ensuite créer un tableau de bord d’exploration immobilière ou un outil d’analyse.

Votre scraper doit également être en mesure de suivre les annonces immobilières en temps réel, de comparer les prix du marché entre les régions et de détecter les tendances telles que les quartiers émergents ou les fluctuations de prix. Grâce à ces données, les utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées concernant l’achat, la vente ou l’investissement immobilier.

Niveau: Intermédiaire

🧪 Exemples:

  • Zillow
  • Redfin
  • Idealista

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #20 : Analyse de l’évaluation des clients

Un projet de web scraping qui consiste à récupérer des avis de clients sur des plateformes de commerce électronique, des sites d’avis ou des boutiques d’applications. Dans ce cas, le scraper doit extraire des détails tels que le classement par étoiles, le contenu des avis, les horodatages et les noms de produits.

Les données collectées peuvent ensuite être analysées pour obtenir des informations sur la satisfaction des utilisateurs, les performances des produits et le sentiment général. En appliquant les techniques NLP, les entreprises et les développeurs peuvent identifier les tendances, détecter les problèmes récurrents et apporter des améliorations et prendre des décisions en connaissance de cause.

Niveau: Débutant à Intermédiaire

🧪 Exemples:

  • Œil de bœuf
  • Tagembed
  • Critique du cultivateur
  • Review Bot

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #21 : Outil d’analyse des médias sociaux

Les plateformes de médias sociaux comme X, Reddit, Instagram et LinkedIn sont de riches sources de données sur les tendances, les hashtags, le sentiment et l’engagement du public.

Ce que vous devez faire, c’est développer un scraper qui collecte les posts publics, les commentaires, les likes, les partages et les statistiques sur les followers. Ensuite, organisez et visualisez ces données pour surveiller le sentiment d’appartenance à une marque, suivre les sujets viraux ou mesurer l’impact des campagnes de marketing sur différentes plateformes.

Un tel outil serait particulièrement précieux pour les spécialistes du marketing, les chercheurs, les influenceurs et les entreprises en démarrage qui cherchent à obtenir des informations sur les médias sociaux.

Niveau: Intermédiaire à avancé

🧪 Exemples:

  • Éclairé par la lumière du jour
  • Socialinsider

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #22 : Base de données d’influenceurs

Cette idée de projet de web scraping consiste à collecter des données à partir de plateformes de médias sociaux afin de créer une base de données d’influenceurs. Les médias sociaux doivent collecter des informations telles que les noms, les adresses des médias sociaux, le nombre de followers, les mesures d’engagement, les niches et les emplacements géographiques.

Les spécialistes du marketing ou les agences peuvent ensuite tirer parti de ces données pour identifier les bons influenceurs pour leurs campagnes ou analyser les tendances des influenceurs. Les plateformes à partir desquelles il est possible de récupérer des données comprennent TikTok, YouTube, Facebook, Instagram, X, Reddit et d’autres.

Niveau: Intermédiaire

🧪 Exemples:

  • Lame sociale
  • Upfluence
  • AspireIQ

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #23 : Suivi des travaux de recherche

L’intelligence artificielle n’est pas une simple tendance, c’est un domaine scientifique qui évolue rapidement. Il en va de même pour la science des données et d’autres domaines scientifiques. L’idée derrière ce projet sur le web scraping est de récupérer des articles académiques et des preprints à partir de plateformes comme arXiv, Google Scholar, ResearchGate, et similaires.

L’objectif est de créer un outil de suivi qui tienne les utilisateurs au courant des dernières publications, tendances et percées. À l’aide de ces données, les utilisateurs pourraient filtrer les articles par sujet, établir une liste de lecture personnalisée ou recevoir des alertes pour des sous-domaines spécifiques tels que la PNL, la vision par ordinateur ou l’IA générative.

Niveau: Débutant

🧪 Exemples:

  • Papiers avec code

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet n° 24 : Centre de ressources pour l’apprentissage des langues

L’apprentissage d’une nouvelle langue demande du temps et des ressources appropriées. Cette idée de projet de web scraping consiste à créer un hub centralisé avec du contenu provenant de plateformes d’apprentissage de langues, de blogs, de forums et de sites vidéo.

Les principales ressources dans ce domaine sont les conseils de grammaire, les listes de vocabulaire, les guides de prononciation, les défis d’apprentissage et les recommandations de médias tels que les vidéos ou les podcasts.

Grâce à ces données, vous offrez aux apprenants un flux de ressources linguistiques adapté à leur niveau, à la langue qui les intéresse ou à leur style d’apprentissage. C’est ainsi que l’on peut créer un outil pour les étudiants et les enseignants en langues.

Niveau: Débutant

🧪 Exemples:

  • FluentU
  • Replier

🛠️ Outils recommandés:

🔗 Pour en savoir plus:

Projet #25 : Agrégateur d’opportunités de bénévolat

Il existe des milliers d’organisations à but non lucratif, de sites web caritatifs et de plateformes de bénévolat dans le monde entier. Ce projet de web scraping consiste à collecter des données à partir de ces sources et à les agréger dans un portail centralisé.

Grâce aux offres de volontariat collectées, les utilisateurs peuvent rechercher des opportunités en fonction de leurs préférences, telles que le lieu, le temps consacré, les compétences et les centres d’intérêt. Les utilisateurs peuvent également recevoir des recommandations personnalisées et suivre les opportunités par date limite, organisation ou cause.

Niveau: Débutant

🧪 Exemples:

  • Idéaliste
  • VolunteerMatch

🛠️ Outils recommandés:

  • Ferraille
  • BeautifulSoup
  • Demandes Python

🔗 Pour en savoir plus:

Conclusion

Dans cet article, vous avez vu plusieurs idées de projets de web scraping sympas. Tous ces projets ont en commun le fait que la plupart des sites web ciblés mettent en œuvre des mesures anti-scraping, telles que :

  • Interdictions d’IP
  • CAPTCHAs
  • Systèmes avancés de détection des robots
  • Empreinte du navigateur et de TLS

Ce ne sont là que quelques-uns des défis que les scrappeurs web rencontrent régulièrement. Surmontez-les tous grâce aux services de Bright Data :

  • Services de proxy: Plusieurs types de proxy pour contourner les restrictions géographiques, avec plus de 150 millions d’adresses IP.
  • Navigateur de récupération: Un navigateur compatible avec Playright, Selenium et Puppeter, avec des capacités de déverrouillage intégrées.
  • Web Scraper APIs: API préconfigurées pour l’extraction de données structurées à partir de plus de 100 domaines majeurs.
  • Web Unlocker: Une API tout-en-un qui gère le déverrouillage des sites dotés de protections anti-bots.
  • SERP API: Une API spécialisée qui déverrouille les résultats des moteurs de recherche et extrait des données SERP complètes.

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