C'est un mot que les développeurs entendent de plus en plus cette année, et pourtant il ne date pas d'hier!

Et ça fait pour moi parti d'un des plus gros paradoxes que nous offre internet => beaucoup de services reposent dessus, mais ces mêmes services l'interdisent, et eux même utilisent des moyens de plus en plus sophistiqués pour passer les gardes fou des services qu'ils scrapent et qui l'interdisent aussi (et le serpent fini de se mordre la queue).

Alors, qu'est-ce que c'est que le scraping ? Et pourquoi ça semble être au bout de toutes les lèvres en ce moment ?

Qu'est-ce que le scraping ?

On peux le définir assez simplement : le scraping est une technique de récupération automatisée de données, pour la compiler et la reformater pour un usage externe.

Quelques exemples pour illustrer le propos :

• Récupérer tous les produits d'une catégorie du site commercial Amazon,
• Extraire toutes les images de Wikipedia ainsi que leur sous-titres,
• Récupérer tous les liens / titres et description Youtube d'une chaîne,

Ces exemples sont génériques, mais il faut garder en tête que le scraping a, par définition, toujours une finalité bien précise (et souvent commerciale).

Nous pouvons imaginer que le catalogue de produits Amazon scrappé pourrait servir à alimenter un site web de comparatifs avec des liens d'affilitation !

Le scraping, c'est légal ?

La récupération en masse des données s'est toujours faite, à l'époque cela pouvait aussi s'appeler "les moissonneuses de data", mais depuis longtemps, nous sommes sur un assez gros flou juridique.

En effet, pour que cela soit "légal", il faut que le site que vous allez scraper ne stipule pas explicitement interdire la récupération en masse via une technologie automatisée ET que vous respectiez l'infrastructure (pas de bot aggressifs / surutilisation de la bande passante).

Dans le cas contraire, vous vous exposez à un potentiel bannissement du service ainsi qu'à des blacklisting de vos IPs (et en fonction de l'utilisation que vous ferez de la données, peut-être d'autres soucis, mais là c'est la finalité qui en décidera :P)

Et pourquoi ça semble si tendance en 2026 ?

Petit roulement de tambour ... (indice : ça tient en deux lettres)

Et oui ... Vous l'avez : c'est l'Intelligence Artificielle.

Même si leur utilisation semble magique, derrière, rien ne l'est vraiment !

Pour sortir des modèles de plus en plus performants, de plus en plus vite, et de plus en plus gigantesques, on peux aussi remercier en partie le scraping.

Je simplifie, mais oui, le scraping permet aussi de récupérer automatiquement des datasets sur lesquels les modèles pourront s'entraîner ! Et pour la plupart des modèles que avez peut-être utilisés aujourd'hui (comme ChatGPT / Gemini / Gemma etc ...), c'est des térabits de données qui sont ingérées.

Donc oui, c'est très tendance en 2026 entre autre pour cette raison, car aujourd'hui des grands acteurs ne se cachent plus d'utiliser ces techniques publiquement, secouant tout l'écosystème déjà en place.

Cela remet en perspective la valeur que nos sites web peuvent avoir, nos données, ainsi que la capitalisation chez des acteurs privés qui ne rétribuent aujourd'hui pas les sources, tout en les exploitant sans limite !

Et, comment ça marche au fond le scraping ?

Il n'y a pas réellement de technologie de prédilection pour le scraping, même si par usage nous allons souvent utiliser du Python ou même plus récemment du Node.JS !

Voici un exemple de flux standard de scraping :

[ Worker Python / Node.js ]
            │
            ▼
[ cURL / HTTP Fetch ]
            │
            ▼
[ HTML Source Retrieved ]
            │
            ▼
[ DOM Parsing + Query Selectors ]
            │
            ▼
[ Data Extraction ]
            │
            ▼
[ Cleaning / Formatting ]
            │
            ▼
[ Database Storage ]
            │
            ▼
[ Reuse in App / API / Analytics ]

Et, voici un exemple de flux plus moderne de scraping :

[ Headless browser ]
            │
            ▼
[ Proxy rotation ]
            │
            ▼
[ Opening web page ]
            │
            ▼
[ Waiting for JS / HTML to load ]
            │
            ▼
[ Interaction with page + query selectors ]
            │
            ▼
[ Data Extraction ]
            │
            ▼
[ Cleaning / Formatting ]
            │
            ▼
[ Database Storage ]
            │
            ▼
[ Reuse in App / API / Analytics ]

Le 1er flux, plus simple, est toujours utilisable sur certains sites non protégés via des services comme Cloud Flare ou DataDome, et n'étant pas des pages nécessitant obligatoirement javascript pour fonctionner (au contraire d'une SPA React par exemple, qui ne pourra pas être scrapée via cette méthode)

Le second, un peu plus complexe, est utilisé quand la ressource à scraper est un site web un peu plus restrictif, nécessitant un rendu via navigateur, celui-ci est bien évidemment plus consommateur en ressource mais reste assez fiable, mais il faut être prêt à passer pas mal de temps à décortiquer le système de protection en place (si existant), pour simuler au mieux le comportement d'un utilisateur, et comprendre les gardes fou du site pour les contrer !

Vous avez envie d'aller plus loin ?

Honnêtement, c'est un sujet qui me passionne et une technique que j'adore utiliser, donc je ne peux que vous conseiller de vous laisser tenter !

Pour aller plus loin voici quelques librairies que je pourrais vous conseiller en fonction de votre language de prédilections :