Qu’est-ce que le scraping d’IA ?

L’IA permet aux modèles sophistiqués de scraper les sites web de manière plus intelligente, de s’adapter à l’évolution des environnements numériques grâce à des workflows adaptatifs et même de fonctionner de manière plus éthique, évitant les pièges des outils de web scraping plus simples.

Le scraping par IA facilite également le processus et le rend plus rentable. Désormais, les entreprises de commerce électronique peuvent l’utiliser pour réaliser des études de marché et des analyses des médias sociaux. Les chercheurs universitaires peuvent analyser des articles d’actualité, des annonces de produits Amazon ou des offres d’emploi sur LinkedIn. Les spécialistes SEO peuvent surveiller les classements par mots-clés, les backlinks et les sites concurrents pour rester en avance. Les entreprises d’IA, quant à elles, peuvent utiliser les données extraites pour entraîner leurs modèles.

Les interfaces no-code telles que browse.ai  simplifient la création de scrapers grâce à des modèles, des actions glisser-déposer et des déclencheurs automatisés. Ces outils d’IA peuvent même effectuer des captures d’écran de chaque page à des fins d’audit.

Bien qu'il ne soit pas intrinsèquement illégal ou contraire à l'éthique, le « web scraping » peut poser des problèmes lorsqu'il est effectué de manière non éthique. Les cas d’utilisation légitimes incluent l’analyse de données, la recherche et la surveillance concurrentielle des prix. Les tâches de scraping généralement considérées comme contraires à l'éthique comprennent le scraping de données privées, la surcharge des serveurs ou le plagiat de contenu. Il est de la responsabilité du praticien de collecter les données de manière éthique et conformément aux cadres des exigences pertinents en matière de collecte de données.

Le web scraping traditionnel et le web scraping alimenté par l’IA poursuivent le même objectif, mais diffèrent dans leur façon d’interpréter les pages web. Le web scraping traditionnel est généralement réalisé à l’aide de scripts codés manuellement sous la forme de sélecteurs CSS, d’expressions XPath et de logique codée en dur. Ces règles permettent au scrapeur de naviguer dans les pages et de localiser des éléments spécifiques sur la page. Ils sont performants lorsque la structure est stable.

Les web scrapers traditionnels envoient une requête HTTP à un serveur web, et le serveur répond avec le contenu de la page en HTML. Après avoir récupéré le code HTML, le scraper interprète les données à l’aide d’outils tels que BeautifulSoup, lxml ou Cheerio pour créer un arbre d’analyse, représentant la structure hiérarchique de la page : le modèle d’objet du document, ou DOM.

Les scrapeurs utilisent des expressions, des modèles écrits ou des règles pour localiser un élément spécifique de données web dans un document HTML. Cela comprend des sélecteurs, des instructions spécifiques qui indiquent au scraping quelles parties de la page web doivent être récupérées, des règles regex, une formule de correspondance de modèles utilisée pour identifier le texte brut, ainsi que des règles logiques, des règles personnalisées écrites en code pour décider comment et quoi en extraire.

Une fois les éléments localisés, le texte est extrait, les attributs sont collectés et les données sont nettoyées afin de supprimer les informations non pertinentes et d’assurer la cohérence de la mise en forme. Ces données nouvellement structurées sont stockées dans un format de fichier préféré tel qu’une feuille de calcul Excel, une feuille Google ou un fichier CSV.

Étant donné que les scrapeurs s’appuient sur des règles fixes, des modifications mineures du site web peuvent faire échouer le scraper, chaque site web nécessitant une logique unique pour être scrappé avec succès. Les méthodes traditionnelles ont du mal à traiter des pages dynamiques avec un contenu non structuré et multimodal.

Il existe plusieurs façons d’utiliser le machine learning pour automatiser le scraping à grande échelle.

• Collecte des données non structurées
   

• Gérer des environnements web complexes
   

• Réduction de la maintenance
   

• Compréhension sémantique
   

• Qualité des données améliorée
   

• Résilience et efficacité

L’IA élargit le champ de ce qui peut être collecté. Il peut gérer différentes langues et analyser des données sous forme d’images, de vidéos, de diagrammes et de PDF. Au lieu de simplement extraire le texte sur la page, l’IA transforme des informations multimodales brutes en données structurées. On se rapproche de la nuance et de la compréhension qu’un chercheur humain peut apporter.

La logique rigide du scraping traditionnel basé sur des règles était mieux adaptée à un site web statique. Mais de nombreux sites web ne proposent plus de code HTML simple et statique. Le Web est une chose vivante, et les architectures de site évoluent constamment pour permettre l’utilisation de JavaScript et d’autres éléments de contenu dynamiques tels que le défilement infini et les widgets qui sont mis à jour au fur et à mesure que l’utilisateur découvre la page. Par conséquent, les scrapers traditionnels tombent souvent en panne ou fournissent des résultats indésirables lorsqu’ils sont confrontés à un nouveau nom de classe ou à un nouveau conteneur. De plus, de nombreux sites web déploient des outils pour contrer intentionnellement les agents d’IA automatisés, même ceux qui fonctionnent de manière éthique.

Les modèles d’IA dotés d’une compréhension sémantique acquise grâce à leur formation sur de vastes corpus de données améliorent la capacité du scraper à gérer ces environnements complexes et changeants. L’IA peut déterminer où se trouve un contenu significatif, même lorsque les indices structurels sont incohérents ou masqués.

Les scrapers traditionnels doivent être mis à jour pour s’adapter à l’évolution du Web. Les scrapers alimentés par l’IA se généralisent et s’adaptent à différents modèles et mises en page. Même lorsque les sites web sont repensés, un grand modèle de langage (LLM) peut identifier, par exemple, qu’un nombre spécifique est un prix, ou qu’un nom est un auteur, car il reconnaît des schémas plus profonds de langage et la manière dont les entités sont présentées sur la page.

L’environnement immobilier d’un site web est désordonné, avec différents types d’éléments de navigation, des modèles standard au bas de la page, des barres latérales dynamiques et d’autres distractions. Les scrapers équipés de traitement automatique du langage naturel (NLP) peuvent filtrer les contenus qui ne sont pas utiles et se concentrer sur les informations pertinentes sur chaque page.

On peut dire que là où les scrapers traditionnels collectent des données, les scrapers d’IA collectent des connaissances. Ils identifient les entités et comprennent les relations entre elles. Ils peuvent effectuer des analyses de sentiments ou classer le contenu par sujet.

Le résultat de cette compréhension approfondie est la transformation d’un contenu brut et désordonné en jeux de données propres et cohérents. Cela permet une meilleure analyse en aval. Cette fonctionnalité est particulièrement précieuse dans des secteurs spécialisés comme la finance ou la santé, où le contexte est souvent plus important que de simplement saisir du texte.

Alors qu’un scraper traditionnel peut être bloqué par un captcha, une limitation de taux ou d’autres méthodes d’étranglement, des modèles plus intelligents peuvent choisir parmi différentes stratégies pour éviter de déclencher des mesures anti-bots afin d’accéder au contenu. Les sites de paiement, les services d’abonnement et autres pages sécurisées peuvent nécessiter une carte de crédit ou un autre type d’authentification. Les scrapers d’IA peuvent naviguer sur ces pages en toute sécurité et en toute conformité, lorsque les conditions du site le permettent.

L’IA peut demander à un scraper d’explorer à une certaine heure de la journée, à un rythme précis et uniquement parmi les pages susceptibles de générer des données extraites utiles. Ces mesures améliorent l’efficacité des scrapers web basés sur l’IA.

La révolution moderne de l’IA n’aurait pas été possible sans le web scraping et, heureusement, l’IA peut à son tour contribuer à rendre la pratique du scraping plus éthique.

L’un des principaux problèmes du scraping traditionnel est la surcharge des serveurs par des demandes répétées. Les scrapers traditionnels opèrent sans discernement, frappant les sites web des milliers de fois par heure. Les sites web utilisent souvent un certain nombre de techniques pour bloquer les scrapers, rien que pour cette raison. L’IA peut aider en planifiant intelligemment les requêtes et en adaptant la vitesse de scraping en fonction des temps de réponse des serveurs. Les modèles peuvent détecter les schémas de stress des serveurs et limiter leurs propres requêtes afin d’éviter de perturber les opérations d’un site web. Les modèles peuvent éviter d’explorer les pages qui ne sont pas susceptibles de fournir des informations utiles, ce qui minimise les coûts imposés aux propriétaires de ces sites web.

Certains administrateurs de sites web ne veulent tout simplement pas que les scrapers les explorent pour une raison quelconque, et utilisent des signaux comme les fichiers robots.txt, les directives API ou d’autres restrictions d’utilisation publiées. Les scrapers peuvent se conformer à ces règles de manière intelligente, en choisissant des points de terminaison d’API légaux et en évitant volontairement les contenus interdits.

Une autre préoccupation concerne la protection de la vie privée. Des approches simples de web scraping permettent d’extraire des données sensibles ou personnelles (PII), telles que les adresses e-mail, les numéros de téléphone ou d’autres coordonnées. L’IA peut filtrer ou anonymiser les données sensibles en temps réel, au fur et à mesure qu’elles sont ingérées.

Les scrapers IA peuvent également enregistrer leurs décisions pour une meilleure explicabilité et fournir des traces d’audit. Cette transparence aide les entreprises à vérifier leurs processus et à respecter les normes éthiques, en particulier lorsqu’elles utilisent des données récupérées pour entraîner des modèles d’IA.

Pour éviter le plagiat et respecter les créateurs de contenu, les modèles peuvent être sélectifs quant aux données qu’ils ingèrent. Par exemple, au lieu de scrapper des pages ou des sites web entiers, ils peuvent plutôt résumer le contenu, agréger des statistiques et utiliser intégration plutôt que du texte textuel.

Des approches de scraping plus intelligentes permettent également d’éviter les données susceptibles de perpétuer les préjugés, le harcèlement ou la fausse information lorsque ces données sont destinées à être utilisées dans la formation au modèle.