Les meilleurs scrapers LinkedIn

Nous avons comparé les meilleurs outils de scraping LinkedIn à l'aide de 9 000 requêtes portant sur des publications, des profils et des offres d'emploi. Ce guide couvre deux domaines principaux :

1. Comparaison des meilleurs scrapers de données LinkedIn
2. Tutoriel Python pour extraire des publications, des profils, des entreprises et des offres d'emploi LinkedIn.

Comparaison des API de scraping LinkedIn

Résultats du benchmark de scraping LinkedIn

Ce graphique compare les taux de réussite quotidiens des API de scraping LinkedIn sur la base de tests en conditions réelles effectués toutes les 15 minutes :

API et scrapers LinkedIn basés sur proxy

Les scrapers LinkedIn basés sur proxy utilisent leur propre infrastructure proxy, notamment des adresses IP et des serveurs, pour extraire des données LinkedIn à grande échelle. Ces API envoient des requêtes via un réseau proxy géré.

Cette approche est la bonne pour un scraping LinkedIn fiable et à haut volume, car :

• Rapide : Étant donné que le scraper s'appuie sur plusieurs profils lors de l'extraction des données, il peut scraper plus rapidement
• Fiable : Si le site web cible bannit un profil ou une adresse IP, le fournisseur bascule vers un autre pour poursuivre les opérations.
• Sûr : La personne qui commande le scraping n'a pas besoin d'utiliser son propre compte, il n'y a donc aucun risque que votre profil soit banni.

Bright Data fournit une API dédiée de scraping web LinkedIn conçue pour l'extraction structurée de données à partir de pages LinkedIn publiques. La suite d'API comprend API Profils, API Publications et API Entreprise, chacune optimisée pour la précision et la conformité. La plateforme propose également des ensembles de données LinkedIn adaptés à des cas d'usage LinkedIn spécifiques.

Fonctionnalités :

• Découverte : Vous pouvez obtenir des données de LinkedIn en utilisant un mot-clé spécifique, tel que le prénom et le nom, des filtres de date ou le lieu de travail.
• Scraping en temps réel : Permet aux utilisateurs d'obtenir les informations les plus récentes disponibles sur LinkedIn.
• Prise en charge proxy intégrée : Les API de LinkedIn incluent une prise en charge proxy intégrée.

Apify propose une gamme d'Actors préconstruits adaptés au scraping web sur LinkedIn. Les outils de scraping LinkedIn populaires incluent Job Scraper, Sales Navigator Scraper, Company Scraper, Profile Scraper, Post Scraper et Ads Scraper.

Fonctionnalités :

• Actors personnalisables (scrapers web préconstruits) : Un marché de scrapers LinkedIn construits par des développeurs de la communauté, chacun adaptable à des besoins de scraping spécifiques.
• Automatisation : Enchaînez plusieurs Actors ou intégrez-les à des outils externes via des API. Chaque Actor prend en charge les connexions au MCP serveur, permettant aux utilisateurs de gérer et de communiquer avec différents Actors de scraping.

ScraperAPI est une infrastructure gérée de proxy et de scraping web qui inclut un support dédié à l'extraction de données LinkedIn. Plutôt que de fournir un ensemble de données LinkedIn préconstruit, elle gère le processus de scraping, y compris la rotation des IP, la résolution de CAPTCHA et la gestion des en-têtes.

Fonctionnalités

• Prise en charge des requêtes simultanées : passez à l'échelle de milliers de requêtes par minute.
• Modèles spécifiques à LinkedIn pour les profils, les entreprises et les pages d'offres d'emploi.

Outils d'automatisation LinkedIn basés sur cookie

Les outils basés sur cookie utilisent votre cookie de navigateur pour extraire des données. Ils sont utilisés pour des collectes de données à faible volume et non critiques, en particulier si les utilisateurs sont clients de ces outils d'automatisation et ne supportent pas de coûts supplémentaires.

Ces outils d'automatisation doivent « agir » en votre nom pour effectuer des tâches sur les réseaux sociaux :

• LinkedIn définit un cookie de session lorsque vous connectez.
• Vous transmettez ce cookie à l'outil.
• L'outil utilise le cookie pour collecter des données et effectuer des actions telles que des demandes de connexion.

Cette approche est :

• Lent : Comme il imite le comportement humain, le scraping est plus lent qu'avec des outils qui utilisent leur propre infrastructure. Ils ne conviennent pas aux tâches d'extraction de données à grande échelle.
• Risqué : Si LinkedIn détecte une activité suspecte, vous pourriez être confronté à des restrictions temporaires ou à une interdiction permanente de LinkedIn.

PhantomBuster propose un scraper de profils LinkedIn et un scraper d'entreprises pour scraper les données publiques de la plateforme.

Fonctionnalités :

• Données LinkedIn actualisées : Vous pouvez configurer l'outil de scraping LinkedIn pour qu'il s'exécute de manière répétée afin d'extraire des données quotidiennement.
• Extension Firefox et Chrome : L'extracteur de données LinkedIn est disponible sous forme d'extension.
• Basé sur le cloud : S'exécute sur les serveurs distants, permettant aux utilisateurs d'extraire des données de LinkedIn sans utiliser de ressources locales.

Linked Helper est une plateforme d'automatisation LinkedIn de bureau qui inclut également des fonctionnalités de scraping LinkedIn. L'outil ne nécessite pas de proxies par défaut, mais il permet aux utilisateurs de configurer manuellement des proxies pour chaque compte LinkedIn.

Fonctionnalités :

• Connexion automatisée de profils : Visite les profils LinkedIn et envoie des messages personnalisés.
• Scraping de données : Propose un extracteur de données pour recueillir des données à partir de profils LinkedIn et de Sales Navigator. Vous pouvez obtenir les données collectées au format CSV.
• CRM intégré : Tous les contacts sont stockés dans un CRM intégré au sein de Linked Helper​. Si vous utilisez un CRM externe, vous pouvez envoyer des données vers ces CRM.

Dripify

Dripify est un outil d'automatisation LinkedIn qui aide les professionnels de la vente à automatiser des tâches sur la plateforme. Il fournit un scraper LinkedIn qui permet aux utilisateurs d'accéder aux données de leads LinkedIn et de les exporter vers un fichier CSV.

Fonctionnalités :

• Adresse IP locale : Fournit une adresse IP unique de la région locale de l'utilisateur, permettant aux utilisateurs d'accéder aux sites web comme s'ils se trouvaient dans différentes zones géographiques.
• Simulation du comportement humain : Imite les actions d'un utilisateur réel lors de l'interaction avec LinkedIn. Il ajoute des délais aléatoires entre les requêtes et simule les clics de l'utilisateur sur des liens ou des boutons pour vous faire paraître davantage comme un utilisateur authentique.

Outils de recherche d'e-mails et d'extensions

Ces outils s'exécutent dans le navigateur et visent la capture d'e-mails et de leads plutôt que le scraping à grande échelle. Ils conviennent aux petites tâches et se cassent si le navigateur ou la mise en page change.

Snov.io

Snov.io est une plateforme d'engagement commercial sous forme d'extension Chrome qui fournit des solutions tout au long du cycle de prospection. Snov.io LinkedIn Email Finder extrait mécaniquement les adresses e-mail d'un profil LinkedIn ou d'une page de résultats de recherche.

Il est essentiel de noter que Snov.io n'est pas un outil de scraping LinkedIn dédié ; il peut scraper des adresses e-mail. Vous pouvez collecter des e-mails en masse à partir des pages de recherche de personnes LinkedIn et des résultats de recherche LinkedIn Sales Navigator.

Les fournisseurs d'automatisation LinkedIn tels que PhantomBuster, Linked Helper et Dripify proposent des scripts préconstruits. Si votre organisation a besoin d'automatisation LinkedIn mais ne dispose pas de solution e-mail, Snov.io peut être suffisant. Le plan gratuit (50 crédits) est généreux.

Fonctionnalités :

• Email Finder : Découvre des adresses e-mail en fonction du nom, de l'entreprise et du domaine saisis. Snov.io propose également des extensions Chrome pour générer des leads (« click-and-collect »). Vous pouvez extraire des e-mails de LinkedIn et des moteurs de recherche Google.
• Email Verifier : propose un outil de vérification d'e-mails à 7 niveaux​, vérifiant les adresses avec une précision de 98 %. Gardez à l'esprit que la vérification consomme des crédits, un crédit par vérification.

FindThatLead est une plateforme cloud de génération de leads B2B et de vérification d'e-mails. La plateforme propose une extension Chrome qui permet aux utilisateurs d'extraire des adresses e-mail à partir de profils et de sites web LinkedIn. Ce n'est pas une solution gratuit et elle nécessite des crédits de votre propre compte FindThatLead.

Fonctionnalités :

• Email Finder & Verifier : Vous pouvez recevoir des e-mails de LinkedIn et d'autres sites web qui incluent des informations supplémentaires, telles que votre nom, votre adresse e-mail et votre intitulé de poste.
• Email Sender & Drip Campaigns : Email Sender est un outil gratuit qui vous permet de personnaliser les messages pour chaque destinataire.

Tarification :

• Prix de départ (mois) : $49 (2000 crédits d'e-mails)
• Essai : 50 crédits d'e-mails, y compris l'extension Chrome.

Evaboot

Evaboot est un outil d'automatisation basé sur Chrome qui exporte les données de leads directement depuis LinkedIn Sales Navigator. Au lieu de scraper via des proxies, il exploite votre propre session Sales Navigator pour collecter et nettoyer les données de leads visibles. Mais il ne convient pas au scraping à grande échelle ni à la planification automatisée.

Fonctionnalités

• Intégration native de Sales Navigator : Récupère les noms, les intitulés de poste, les noms d'entreprise, les secteurs d'activité et les lieux à partir des résultats de recherche Sales Navigator.
• Nettoyage des données : Supprime automatiquement les doublons, les liens cassés et les profils incomplets.

Tarification :

• Commence à $49/mois avec un essai gratuit de 7 jours.
• Propose des options de paiement à l'export pour les petites équipes.

Tutoriel Python : scraper LinkedIn avec une API de scraping

Chaque exemple suit le même schéma : vous envoyez l'URL LinkedIn cible à l'API LinkedIn Scraper de Bright Data et recevez en retour des données structurées (JSON ou CSV).

Prérequis

Vous devez effectuer quelques étapes de configuration pour commencer :

• Python 3.x est installé sur votre système
• requests bibliothèque (pip install requests)
• Bright Data compte avec le jeu de données LinkedIn activé

Comment scraper des publications LinkedIn

Étape 1 : Déclencher la tâche de scraping

Envoyez l'URL d'une publication LinkedIn à l'API de Bright Data pour démarrer le processus de scraping. Le même schéma s'applique au scraping de profils, d'emplois et d'entreprises plus loin dans ce guide.

Ce script Python envoie une requête POST à l'API LinkedIn Scraper de Bright Data pour lancer la tâche de scraping. Nous authentifions à l'aide de notre clé API et spécifions l'ID du jeu de données. “

Chaque URL de publication LinkedIn est transmise sous forme d'objet JSON et envoyée à l'API, qui gère en arrière-plan la rotation des proxies, la résolution de CAPTCHA et la validation des requêtes. L'API renvoie un ID de snapshot unique, que vous utiliserez plus tard pour récupérer les données LinkedIn scrapées.

Étape 2 : Récupérer les données scrapées

Utilisez l'ID de snapshot renvoyé par la tâche de déclenchement. Les secrets et les endpoints sont lus à partir des variables d'environnement.

Ce script récupère les données LinkedIn scrapées à l'aide de l'ID de snapshot renvoyé par la tâche de déclenchement. Il interroge l'API de Bright Data pour vérifier l'état de la tâche jusqu'à ce que le processus de scraping soit terminé.

La réponse de l'API peut être soit un objet JSON unique (avec l'état), soit plusieurs objets JSON au format NDJSON. Pour les réponses NDJSON, analysez chaque ligne et extrayez les enregistrements de publication ; pour les réponses JSON uniques, vérifiez le champ d'état : s'il est « building », attendez quelques secondes et réessayez jusqu'à ce qu'il devienne « done ». Une fois terminé, vous pouvez extraire et afficher les données structurées des publications LinkedIn.

Comment scraper des offres d'emploi LinkedIn avec Python

Apprenez à scraper les offres d'emploi LinkedIn en utilisant Python et l'API LinkedIn Scraper. Vous pouvez extraire des données structurées d'offres d'emploi, notamment les titres, les entreprises, les lieux, les dates de publication et les descriptions de poste, directement à partir des URL des offres d'emploi LinkedIn.

Cette approche est idéale pour construire des sites d'offres d'emploi, des analyses de recrutement ou des outils de recherche sur les salaires.

Étape 1 : Déclencher la tâche de scraping

Le script ci-dessous envoie une requête POST à l'API de Bright Data pour démarrer une tâche de scraping d'offres d'emploi LinkedIn. Chaque URL d'offre d'emploi est transmise au jeu de données LinkedIn_jobs, qui gère automatiquement la rotation des proxies et la protection anti-bot de LinkedIn.

Ce script démarre le processus de scraping d'offres d'emploi LinkedIn en envoyant une requête POST à l'API de Bright Data. Nous authentifions à l'aide de notre clé API et spécifions l'ID du jeu de données LinkedIn Jobs.

Les critères de recherche définissent les postes à scraper. Par exemple, les ingénieurs logiciels en postes hybrides ou les analystes de données en télétravail à travers New York.

L'API renvoie un ID de snapshot qui peut être utilisé pour récupérer les résultats une fois le scraping terminé. Comme toutes les tâches de scraping s'exécutent sur l'infrastructure cloud de Bright Data, le processus continue même si vous fermez votre script Python.

Étape 2 : Attendre et récupérer les résultats

Attendez 5 à 10 minutes que le scraping se termine, puis utilisez ce script pour récupérer les données :

Une fois le processus de scraping d'offres d'emploi LinkedIn terminé, nous récupérons les données structurées à l'aide de l'ID de snapshot renvoyé par la tâche de déclenchement. La réponse est généralement au format NDJSON, où chaque ligne représente une offre d'emploi distincte.

Nous analysons chaque entrée et extrayons les informations clés, notamment le titre du poste, le nom de l'entreprise, le lieu, le type d'emploi et la date de publication. Pour les réponses JSON uniques, le script vérifie le champ d'état et attend qu'il soit égal à « done », garantissant que toutes les données d'offres d'emploi LinkedIn sont entièrement traitées. Le script utilise également .get() avec des valeurs par défaut pour gérer proprement les champs manquants.

Comment scraper des pages de profil LinkedIn

Vous pouvez vouloir scraper des profils LinkedIn pour plusieurs cas d'usage légitimes. Par exemple, analyser les employés d'une entreprise spécifique, enrichir une base de données de recrutement ou traiter une liste d'URL de profils LinkedIn collectées lors d'un événement de réseautage.

Étape 1 : Déclencher la tâche de scraping

Ce script envoie une requête POST à l'API de Bright Data pour commencer à scraper les profils LinkedIn spécifiés. Nous authentifions avec notre token API et fournissons l'ID du jeu de données (disponible dans votre tableau de bord Bright Data sous le jeu de données LinkedIn People).

Les URL de profil sont formatées comme des objets dictionnaires et envoyées à l'API, qui les traite et renvoie un ID de snapshot pour récupérer les données plus tard. Le bloc try-except gère la réponse et affiche l'ID de snapshot ou les éventuelles erreurs.

Étape 2 : Récupérer les données de profil LinkedIn scrapées

Utilisez l'ID de snapshot renvoyé à l'étape 1 pour interroger l'API LinkedIn Scraper jusqu'à ce que la tâche se termine, puis analysez la réponse.

L'API peut renvoyer du NDJSON (un objet JSON par ligne) ou un objet JSON unique avec un champ d'état. Votre script gère les deux : il vérifie l'état (« building », « running », « ready », « done »), attend si nécessaire et affiche les données structurées du profil LinkedIn une fois disponibles.

Comment scraper des données d'entreprise LinkedIn

Vous pouvez utiliser un scraper d'entreprises LinkedIn pour extraire des données publiques sur les entreprises, notamment les noms, les secteurs d'activité, les tailles, les lieux et le nombre d'employés. Si vous n'avez pas les URL des entreprises, vous pouvez les générer à l'aide d'une requête Google Search API telle que site:linkedin.com/company/ [industry or keyword].

Étape 1 : Déclencher la tâche de scraping

Nous authentifions à l'aide de notre token API et incluons l'ID du jeu de données provenant du tableau de bord Bright Data. Les URL d'entreprises LinkedIn sont converties au format JSON requis et soumises à l'API pour traitement.

Une fois la requête acceptée, l'API renvoie un ID de snapshot que nous utiliserons plus tard pour récupérer les données d'entreprise scrapées. La gestion des erreurs de base garantit que le script affiche l'ID de snapshot ou journalise tout problème de requête à des fins de débogage.

Étape 2 : Récupérer les données scrapées

Une fois la tâche de scraping déclenchée, utilisez l'ID de snapshot pour vérifier l'état et récupérer les données.

Ce script récupère les données d'entreprise scrapées à l'aide de l'ID de snapshot de l'étape précédente. Il interroge en continu l'API et prend en charge plusieurs formats de réponse.

Tout d'abord, il valide le code d'état HTTP pour détecter d'éventuelles erreurs. Ensuite, il tente d'analyser la réponse, qui peut se présenter sous deux formats : JSONL (objets JSON délimités par des sauts de ligne) ou un objet JSON standard avec des informations d'état.

Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.

Ajouter comme source préférée

Le scraping de LinkedIn est-il légal en 2026 ?

La loi IAB IA Accountability for Publishers Act a renforcé la réglementation. Désormais, des plateformes telles que LinkedIn peuvent engager des poursuites judiciaires contre quiconque ignore les règles d'interdiction d'exploration dans les fichiers robots.txt lors de la collecte de données pour l'entraînement d'IA ou une utilisation à grande échelle.

Le scraping public n'est pas considéré comme du « hacking », mais il comporte désormais de sérieux risques juridiques s'il enfreint les règles de robots.txt ou s'il est utilisé pour du profilage invasif.

Les conditions d'utilisation de LinkedIn interdisent l'accès automatisé à sa plateforme sans autorisation.¹
Toutefois, la collecte d'informations publiquement accessibles à partir de pages LinkedIn (hors connexion) peut être autorisée dans certaines juridictions.

Méthodologie du benchmark des scrapers LinkedIn

Le benchmark envoie périodiquement des requêtes vers des profils LinkedIn et des pages d'entreprise prédéfinis afin de mesurer la cohérence et la latence de la récupération des données. Au total, 100 URL de profils et 100 URL d'entreprises sont demandées à intervalles fixes, et les résultats sont agrégés quotidiennement.

Les requêtes s'exécutent toutes les 15 minutes avec un délai d'expiration de 60 secondes afin de garantir un échantillonnage régulier tout en minimisant la limitation de débit de LinkedIn.

Une requête est considérée comme réussie si la réponse inclut des champs spécifiques à LinkedIn tels que « linkedin_id », « headline », « company_name » ou « industry ». La réussite est validée en deux étapes :

1. D'abord en recherchant ces identifiants,
2. Ensuite en revérifiant la présence de contenu partiellement formaté si aucune correspondance directe n'est trouvée. Ce double processus réduit les faux négatifs causés par des changements mineurs de mise en page ou de formatage.

Dans notre benchmark, nous avons utilisé les API dédiées suivantes, explicitement conçues pour extraire des données de LinkedIn. Pour en savoir plus, consultez la méthodologie du benchmark des API de scraping.

* est indiqué à titre de référence, mais il n'a pas été utilisé dans notre benchmark de scraping LinkedIn.

FAQ

Citez ce benchmark

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Şipi, Nazlı},
  title  = {{Les meilleurs scrapers LinkedIn}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-scrapers}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 2 Septembre 2026}
}

Journal des modifications

15 mises à jour

Toutes15Général12Méthodologie3

1. 20269 Fév

   Une section comparant Apify et Bright Data a été ajoutée à l'introduction.

2. 202525 Nov

   Un graphique a été ajouté à la section « Résultats de l'analyse comparative des API de scraping LinkedIn ».

3. 24 Oct

   Ajout d'exemples de code Evaboot et Python à l'article.

4. 4 Août

   Ajout de l'API NetNut B2B Data Scraper à la liste des scrapers LinkedIn.

5. 24 Avr

   Mise à jour de la section « Meilleurs outils de scraping LinkedIn ».

6. 2 Avr

   Ajout d'Apify en tant que produit dans la section Tarification des meilleurs outils de scraping LinkedIn.

7. 27 Fév

   Suppression de la section Méthodologie de référence.

8. 17 Fév

   Supprimé Zyte de la liste des outils de scraping LinkedIn.

9. 9 Jan

   Ajout de Zyte à la liste des outils de scraping LinkedIn.

10. 2 Jan

    Trois cas d'utilisation commerciale des données LinkedIn ont été ajoutés à l'article.

11. 202412 Déc

    Suppression de la section « Les 6 meilleurs outils de scraping LinkedIn ».

12. 10 Oct

    La section Méthodologie de référence a été supprimée.

13. 10 Oct

    Ajout d'une section Méthodologie de Référence.

14. 23 Sep

    Mise à jour de la description de Bright Data dans le tableau récapitulatif.

15. 23 Sep

    La section méthodologie a été enrichie de détails sur les scrapers benchmarkés et les paramètres de test.

Liens de référence

1.

User Agreement | LinkedIn

Sedat Dogan

CTO

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Sedat est un leader en technologie et en sécurité de l’information avec 20 ans d’expérience en développement logiciel, infrastructure réseau et cybersécurité. Sedat :
- A 20 ans d’expérience en tant que hacker white-hat et gourou du développement, avec une expertise approfondie des langages de programmation et des architectures de serveurs.
- Est conseiller d’administration auprès d’un VC qui investit dans des entreprises technologiques en phase de démarrage et chez Ödeal, une plateforme de paiement numérique régionale servant 125 000 commerçants.
- A dirigé l’infrastructure technologique et la cybersécurité de sept élections nationales, et a été reconnu au Hall of Fame de la cybersécurité par des leaders technologiques mondiaux dont Twitter.

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Recherche effectuée par

Nazlı Şipi

Chercheuse en IA

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Nazlı est analyste de données chez AIMultiple. Elle a une expérience préalable en analyse de données dans divers secteurs, où elle a travaillé à transformer des datasets complexes en informations exploitables.

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