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Webinar
Compliant and Ethical Web Data Collection for AI Training
22:05
beginner
July 31, 2025
In this webinar, you’ll learn how to responsibly collect and leverage web data for AI training using Bright Data’s compliant scraping infrastructure while understanding legal boundaries, ethical considerations, and how recent court rulings impact data acquisition from some of the key social platforms.
In this webinar you’ll learn:
  • Potential risks of irresponsible scraping practices
  • Core principles of responsible and ethical web data collection
  • Regulatory considerations in AI-related web data collection
  • Recent court rulings: takeaways and practical implications
  • Checklist for ethical data collection practices in AI training
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Disponible dans :

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Intervenants
Rony Shalit
Chief Compliance and Ethics Officer

Dans l’économie actuelle axée sur les données, le Scraping web joue un rôle essentiel dans la promotion de l’innovation, en particulier dans le domaine de l’IA. Chez Bright Data, nous aidons depuis plus de dix ans des organisations de tous les secteurs à collecter et à utiliser les données web de manière responsable. Avec l’accélération de l’adoption de l’IA, le Scraping web éthique est devenu plus important que jamais.

Cet article de blog présente les principaux enseignements tirés d’un récent webinaire sur la collecte éthique de données web. Nous explorerons les risques, les meilleures pratiques et l’évolution du paysage réglementaire que chaque organisation devrait comprendre.

Remarque : cet article ne constitue pas un avis juridique. Les réglementations varient selon les juridictions et évoluent rapidement. Consultez toujours votre équipe juridique.

Pourquoi le Scraping web éthique est-il important ?

La demande de données connaît une croissance exponentielle, en particulier dans le domaine du développement de l’IA. Cependant, cette demande a dépassé le développement de cadres réglementaires clairs, ce qui crée une confusion et des risques.

Trois défis majeurs :

  • Absence de directives claires: il n’existe pas de règles universelles en matière de Scraping web. Les interprétations juridiques varient selon les pays et les tribunaux.
  • Litiges juridiques en cours: de nouvelles poursuites judiciaires et mesures gouvernementales apparaissent régulièrement.
  • Incertitude éthique: de nombreuses organisations ont du mal à définir ce qu’est un scraping éthique.

Pour mettre en place une infrastructure d’IA durable, les organisations doivent comprendre et mettre en œuvre des pratiques éthiques de collecte de données.

Les risques du Scraping web

Le scraping web comporte deux grandes catégories de risques :

  • Poursuites judiciaires intentées par les propriétaires de sites web ou des tiers
  • Sanctions réglementaires pour violation des lois sur la confidentialité ou les droits d’auteur
  • Couverture médiatique négative nuisant à la réputation de la marque

Un exemple récent concerne un fournisseur de données proposant des données LinkedIn contenant des informations non publiques. Le fournisseur a été poursuivi en justice et a cessé ses activités, laissant ses clients évaluer l’impact sur leurs modèles d’IA.

2. Risques techniques

  • Interdictions IP ou blocage de l’accès en raison d’un scraping agressif
  • Mauvaise qualité et disponibilité des données
  • Intégration de données non conformes dans les modèles d’IA

Principes fondamentaux du Scraping web éthique

Pour atténuer ces risques, les organisations doivent suivre un ensemble de bonnes pratiques :

1. Ne collecter que des données web publiques

Ne collectez que les données accessibles au public sans identifiant de connexion, paywall ou autre restriction. Soyez prêt à démontrer comment vous faites la distinction entre les données publiques et non publiques.

2. Collecte axée sur un objectif

Ne collectez que les données nécessaires à un objectif commercial spécifique et légitime. Alignez vos activités de scraping sur les objectifs de votre organisation.

3. Protégez le Web

Assurez-vous que vos activités de scraping ne nuisent pas aux performances du site web. Utilisez des outils tels que la surveillance du temps de réponse des domaines pour détecter et atténuer l’impact.

4. Conservez les journaux

La conservation des journaux est essentielle pour un scraping éthique. Les journaux permettent de surveiller l’activité, d’enquêter sur les problèmes et de se défendre contre les fausses accusations. Évitez les fournisseurs qui refusent de conserver les journaux sous prétexte de protéger leurs clients.

5. Gouvernance et rapports

Mettez en place des mécanismes internes et externes pour signaler et traiter les activités non conformes. Réalisez des audits par des tiers pour garantir le respect de vos politiques.

Le paysage réglementaire

Les réglementations relatives à la collecte de données et à l’IA évoluent rapidement, avec des approches différentes selon les régions :

Union européenne

  • Loi européenne sur l’IA: une approche fondée sur les risques qui donne la priorité à l’éthique et à la sécurité.
  • Code de conduite volontaire: encourage l’autorégulation parmi les entreprises d’IA, bien que son adoption soit mitigée.

États-Unis

  • Plan d’action sur l’IA: met l’accent sur l’innovation et l’accès aux données publiques, laissant les questions éthiques à la discrétion des tribunaux.

Chine

  • Initiative mondiale sur l’IA: un autre cadre émergent avec son propre ensemble de règles.

Quelle que soit leur situation géographique, les régulateurs s’intéressent de plus en plus à la manière dont les données sont collectées, et pas seulement à la manière dont elles sont utilisées.

Liste de contrôle pratique pour le Scraping web éthique

Utilisez cette liste de contrôle pour orienter votre stratégie de collecte de données :

Connaissez vos sources de données

  • Travaillez uniquement avec des fournisseurs réputés qui fournissent des données accessibles au public.
  • Comprenez comment vos fournisseurs collectent et traitent les informations.

Protégez le Web

  • Mettez en place des limites de débit et une surveillance de l’état de santé.
  • Évitez de surcharger les sites Web avec du trafic automatisé.

Conservez les journaux

  • Conservez des journaux détaillés des activités de scraping à des fins de conformité et de dépannage.

Activez les rapports

  • Créez des canaux permettant aux parties prenantes internes et externes de signaler les problèmes.
  • Enquêtez et agissez en cas d’activité anormale.

Restez informé

  • Suivez l’évolution de la réglementation et les décisions de justice.
  • Consultez régulièrement votre équipe juridique.

Rejoignez les initiatives du secteur

  • Participez à des alliances telles que l’Alliance for Responsible Data Collection (ARDC) afin de promouvoir des normes éthiques dans l’ensemble du secteur.

Le rôle de l’ARDC

L’Alliance for Responsible Data Collection (ARDC) est une initiative intersectorielle qui promeut des pratiques éthiques en matière de Scraping web. Grâce à la collaboration, aux normes techniques et au partage des connaissances, l’ARDC contribue à garantir que les données publiques restent accessibles et soient utilisées de manière responsable.

Bright Data est fière de participer à cet effort et invite d’autres acteurs à se joindre à elle. Visitez le site web de l’ARDC pour en savoir plus et vous impliquer :
https://www.responsibledata.org

Conclusion

Le scraping web éthique n’est pas seulement une exigence de conformité, c’est aussi un avantage stratégique. À mesure que l’IA continue d’évoluer, la qualité, la légalité et l’éthique de vos sources de données détermineront le succès et la durabilité de vos solutions.

En mettant l’accent sur la transparence, la responsabilité et la collaboration, nous pouvons garantir que les données publiques restent une ressource précieuse pour l’innovation, utilisées de manière éthique et pour le bien commun.

Gardons le web ouvert, les données publiques et les pratiques éthiques.

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