Navigateurs distants: infrastructure web pour agents IA comparée

Les agents IA s’appuient sur des navigateurs distants pour automatiser des tâches web sans être bloqués par les mesures anti-scraping. Les performances de cette infrastructure de navigation sont essentielles à la réussite d’un agent.

Nous avons évalué 8 fournisseurs sur le taux de réussite, la vitesse et les fonctionnalités. Pour ce faire, nous avons exécuté 160 tâches automatisées, en exécutant 4 scénarios distincts 5 fois pour chaque service afin de mesurer leurs performances réelles. Nous avons également réalisé un test de charge avec 250 agents IA parallèles.

Meilleurs résultats du benchmark des navigateurs distants

Voici les meilleurs navigateurs distants en fonction de leurs capacités et de leurs performances lors de notre benchmark :

Le score composite est la moyenne des scores de taux de réussite, de vitesse et de fonctionnalités. Il reflète la performance fondamentale d’un fournisseur dans des scénarios à tâche unique.

Le score d’évolutivité représente le taux de réussite d’un fournisseur lors de notre test de charge à forte concurrence. Cette métrique évalue explicitement la stabilité et la fiabilité de l’infrastructure lorsqu’elle est soumise à un volume élevé de tâches parallèles. Étant donné que ce test de charge intensif n’a pas pu être réalisé pour tous les fournisseurs, le score d’évolutivité est présenté comme une métrique distincte.

Pour Bright Data, nous avons évalué son Browser API, qui fournit des navigateurs hébergés dans le cloud pour l’automatisation de navigateur.

Chaque composante de notre système de notation est expliquée ci-dessous :

Taux de réussite

L’évaluation des résultats du benchmark démontre des distinctions dans les capacités des principaux fournisseurs :

• Bright Data a atteint un taux de réussite de 95 %.
• BrowserAI, Steel.dev et Anchor Browser ont un taux de réussite de 85 %, 70 % et 70 %, respectivement.
• Browserbase et Airtop ont des taux de réussite inférieurs (50 % et 40 %, respectivement).

Pour comprendre comment nous avons calculé ces taux de réussite, veuillez consulter notre méthodologie des navigateurs distants.

Vitesse

• Bright Data a un score de vitesse de 100 %
• BrowserAI a le temps de démarrage de navigateur le plus court (1 s en moyenne).
• Airtop a le temps de navigation le plus long (160 s en moyenne).

Le score de vitesse quantifie le débit du service de navigateur distant, proxy le nombre de tâches réussies accomplies par unité de temps définie. Il reflète l’efficacité globale et la capacité de traitement.

Le temps de navigation pour les résultats corrects (moyenne) mesure le temps moyen écoulé spécifiquement pendant l’interaction active du navigateur distant avec les pages web pour les tâches individuelles terminées avec succès. Cela inclut le temps consacré à la navigation dans les pages, au rendu JavaScript et aux interactions directes avec les éléments (par ex., clics, saisie).

• Cette métrique exclut tout retard délibéré côté agent ou tout temps de traitement de composants externes tels que les modèles de langage de grande taille (LLMs).

Le temps de démarrage du navigateur (moyenne) mesure le temps moyen nécessaire pour que la session du navigateur distant soit prête, après la demande initiale de création ou de connexion à une session.

Le temps total pour les résultats corrects (moyenne) représente la durée moyenne de bout en bout des tâches individuelles terminées.

• Cette métrique inclut le temps de démarrage du navigateur, tous les temps actifs de navigation/interaction, tout traitement côté agent ou retard délibéré, et les latences de communication avec les services externes (par ex., LLMs) qui font partie du flux d’exécution de la tâche.

Pour comprendre comment ces scores sont calculés et ce qui distingue les navigateurs les plus performants, veuillez consulter notre méthodologie du temps total pour les résultats corrects.

Évolutivité

Notre test de charge, exécuté conformément à la méthodologie du benchmark d’évolutivité des navigateurs distants, a utilisé 250 agents simultanés pour mesurer les performances de l’infrastructure sous contrainte. Le test a révélé les différences clés suivantes :

• BrowserAI a atteint le taux de réussite le plus élevé avec 86,4 %, en terminant en 220 secondes.
• Bright Data a enregistré un taux de réussite de 81,2 %, avec un temps d’exécution total de 254 secondes.
• ZenRows a terminé avec un taux de réussite de 51,2 % et un temps d’exécution total de 195 secondes.

Raisons des différences de performance

Nos résultats de benchmark montrent des différences de fiabilité, de vitesse et d’évolutivité parmi les principaux fournisseurs de navigateurs distants. Ces différences proviennent principalement de variations dans la conception de l’infrastructure, la gestion des sessions et le développement de fonctionnalités axées sur l’automatisation.

1. Stratégies d’infrastructure et d’allocation des ressources

Les fournisseurs dotés d’une infrastructure distribuée plus avancée obtiennent généralement des scores de taux de réussite et de vitesse plus élevés.

• Bright Data est en tête avec un taux de réussite de 95 % et un score de vitesse parfait de 100 %, ce qui suggère un bon équilibrage de charge, un provisionnement rapide des instances de navigateur et une isolation stable des sessions.
• BrowserAI, bien que légèrement derrière Bright Data en taux de réussite, affiche le temps de démarrage le plus rapide (1 s), indiquant un amorçage d’instance hautement optimisé.

En revanche, les fournisseurs moins performants comme Airtop et Browserbase peuvent s’appuyer sur des files d’attente de provisionnement plus lentes ou des environnements d’exécution moins optimisés, contribuant à leurs taux de réussite inférieurs (40–50 %) et à des temps de navigation ou d’exécution totaux nettement plus élevés.

2. Optimisations du moteur de navigateur et préparation à l’automatisation

Les taux de réussite diffèrent considérablement selon la capacité de chaque fournisseur à prendre en charge des schémas d’interaction automatisée tels que le remplissage de formulaires, le rendu DOM, la navigation et les flux de travail à forte composante JavaScript.

• Bright Data, BrowserAI et Steel.dev accomplissent systématiquement les tâches impliquant navigation, analyse et interaction car leurs navigateurs semblent optimisés pour les charges de travail d’automatisation (par ex., gestion des redirections, des pop-ups et du rendu JS).
• ZenRows et Hyperbrowser, qui ont obtenu des scores inférieurs à la fois en fonctionnalités et en taux de réussite, peuvent ne pas offrir une couverture d’automatisation complète ou rencontrer des difficultés sur des sites web complexes.

La stabilité spécifique à l’automatisation semble être une raison essentielle de la dispersion des résultats, en particulier sur les tâches qui nécessitent des interactions en plusieurs étapes (achats e-commerce, extraction de leads).

3. Latence et efficacité de navigation

Les différences de temps de navigation pour les résultats corrects mettent en évidence des disparités dans l’efficacité avec laquelle chaque navigateur distant traite les pages :

• Bright Data et BrowserAI chargent et interagissent avec les pages en ~2 secondes, ce qui suggère une mise en cache efficace, un routage réseau efficient et des environnements d’exécution JS rapides.
• Airtop, avec un temps de navigation moyen de 13,6 secondes, indique un traitement nettement plus lent, probablement dû à une latence réseau plus élevée, une exécution JS plus lente ou des goulots d’étranglement dans l’allocation des ressources au niveau des conteneurs/VM.

Ces facteurs influencent directement à la fois le score de vitesse et la régularité de l’achèvement des tâches.

4. Complétude des fonctionnalités et couverture des tâches

Certains fournisseurs offrent des ensembles de fonctionnalités plus riches, comme la rotation de proxy, la gestion de CAPTCHA et des mécanismes d’évitement de blocage, qui contribuent à une plus grande fiabilité dans des scénarios complexes (par ex., recherche Google + crawling LinkedIn dans la tâche 2).

• Bright Data (95 % couverture des fonctionnalités) et Anchor Browser (91 %) démontrent une bonne couverture des capacités, prenant en charge des flux d’automatisation complexes.
• Steel.dev (45 %) et Hyperbrowser (41 %) offrent des capacités plus limitées, ce qui peut expliquer leurs scores inférieurs de taux de réussite et de vitesse sur les tâches en plusieurs étapes.

La maturité des fonctionnalités est directement corrélée au score composite tout au long du benchmark.

5. Évolutivité en forte concurrence

Notre test de charge utilisant 250 agents simultanés montre des différences marquées dans la capacité des infrastructures à monter en charge sous pression :

• BrowserAI atteint le taux de réussite d’évolutivité le plus élevé (86,4 %) avec des temps d’exécution totaux rapides, ce qui implique une orchestration optimisée et une mise à l’échelle automatique efficace.
• Bright Data monte en charge raisonnablement bien à 81,2 %, bien qu’avec des temps d’exécution légèrement plus longs.

Cette variation d’évolutivité est essentielle pour les charges de travail d’entreprise ou à haut débit.

Méthodologie du benchmark des navigateurs distants

Notre méthodologie de benchmark est conçue pour évaluer les performances réelles de chaque navigateur distant selon deux dimensions clés : l’exécution de tâches uniques et l’évolutivité sous charge.

Nous avons utilisé des agents propulsés par un LLM de pointe pour exécuter une série de tâches réalistes en plusieurs étapes qui imitent des scénarios d’automatisation courants.

Pour garantir un benchmark équitable et cohérent, nous sommes concentrés sur les services offrant un contrôle programmatique via la bibliothèque d’automatisation Playwright. Cela nous a permis d’utiliser la même base de code pour tester tous les fournisseurs.

Évaluation des performances en tâche unique

Cette partie du benchmark évalue la fiabilité et la vitesse de chaque fournisseur lors de l’exécution de tâches d’automatisation individuelles et isolées.

Comment nous avons mesuré le taux de réussite

Le taux de réussite mesure la fiabilité de l’infrastructure du navigateur. Une tâche n’a été marquée comme « réussie » que si l’agent a atteint son objectif final vérifiable du début à la fin. Ce score reflète la capacité du navigateur à gérer des sites web complexes, à éviter les blocages et à fournir un environnement stable à l’agent.

Nous avons exécuté les quatre tâches principales suivantes :

• Tâche 1 – e-commerce (acheteur IA) :
  • Scénario : Un agent IA reçoit un budget et des idées de cadeaux. Il explore un site e-commerce pour identifier et acheter le meilleur cadeau.
  • Objectif : Rechercher, naviguer, remplir des formulaires et atteindre avec succès l’étape finale de confirmation d’achat.
• Tâche 2 – génération de leads (SDR IA) :
  • Scénario : Un agent IA reçoit un nom d’entreprise. Pour trouver des contacts correspondants, l’agent effectue une recherche Google ciblée de profils indexés publiquement provenant de sources comme LinkedIn. Il explore ensuite la page de résultats de recherche pour extract les noms et URL de profils des leads potentiels.
  • Objectif : Identifier avec succès au moins un lead valide à partir des résultats de recherche et naviguer vers sa page de profil LinkedIn pour vérifier l’accès.
• Tâche 3 – planification de voyage (assistant de voyage) :
  • Scénario : Un agent IA navigue sur Booking.com pour trouver des hôtels. Il saisit la destination (Miami, South Beach), sélectionne les dates d’arrivée et de départ (juin 16-17 2025) et effectue une recherche. Sur la page de résultats, l’agent doit identifier et analyser les hôtels listés, en les filtrant pour trouver des établissements dans la fourchette de prix spécifiée ($100 – $200).
  • Objectif : extract avec succès et lister au moins deux hôtels correspondant à tous les critères (emplacement, prix et date).
• Tâche 4 – formulaires web (remplisseur de formulaires) :
  • Scénario : Un agent IA navigue sur un site web d’entreprise (aimultiple.com) et doit d’abord gérer les éventuelles fenêtres contextuelles de consentement aux cookies. Il localise ensuite le formulaire d’inscription à la newsletter, saisit une adresse e-mail de test (test@example.com), puis clique sur le bouton « S’abonner » pour terminer l’inscription.
  • Objectif : Soumettre le formulaire avec succès et atteindre un état de confirmation.

Comment nous avons mesuré le temps total pour les résultats corrects

Cette métrique mesure la vitesse et l’efficacité globales du service, mais elle est calculée uniquement pour les exécutions réussies. Cela garantit que les fournisseurs sont jugés sur la rapidité avec laquelle ils peuvent accomplir une tâche correctement sans être pénalisés pour le temps passé sur les tentatives échouées.

Le chronomètre démarre dès qu’un test est lancé et s’arrête lorsque l’agent atteint avec succès son objectif final. Cette durée de bout en bout est un chiffre complet qui inclut :

• Temps de démarrage du navigateur : le temps initial nécessaire pour se connecter au navigateur distant et préparer une session pour les commandes.
• Navigation et rendu des pages : temps consacré à l’exécution de tous les appels page.goto() et à l’attente du chargement et du rendu complets des pages, y compris le JavaScript complexe.
• Temps de « réflexion » de l’agent : latence de tous les appels effectués au modèle de langage de grande taille (LLM) pour décider de l’action suivante.
• Temps d’exécution des outils : durée cumulée de chaque interaction avec le navigateur, comme .click(), .fill() et l’exécution de scripts personnalisés pour extract des données.

Qu’est-ce qui conduit à un meilleur score (plus rapide) ?

Un temps plus faible sur le graphique indique une infrastructure de navigateur plus efficace. Les fournisseurs obtiennent un meilleur score en excellant dans ces domaines :

• Initialisation rapide de la session : offrir des connexions à faible latence et des temps de démarrage de navigateur rapides, ce qui minimise l’attente initiale.
• Rendu efficace des pages : traiter rapidement les pages à forte composante JavaScript et le contenu dynamique, permettant à l’agent d’interagir avec les éléments plus tôt.
• Infrastructure stable et réactive : maintenir les performances sans blocages ni plantages pendant les tâches en plusieurs étapes, en garantissant que les interactions avec le navigateur (.click(), .fill()) s’exécutent sans délai.

Un exemple de calcul

Pour clarifier, voyons comment un hypothétique « Fournisseur X » serait placé sur notre graphique après l’exécution de 10 tâches :

1. Calcul du taux de réussite :
   • Le fournisseur X réussit 7 tâches et échoue à 3.
   • Son taux de réussite est de 70 %. Cela détermine sa position sur l’axe des x.
2. Calcul du temps moyen :
   • Les temps d’exécution des 7 tâches réussies sont : 90s, 95s, 100s, 105s, 110s, 115s et 120s.
   • Les temps des 3 tâches échouées sont totalement ignorés.
   • Le temps moyen est calculé uniquement à partir des exécutions réussies :
     (90 + 95 + 100 + 105 + 110 + 115 + 120) / 7 = 105 secondes
   • Cette valeur 105s détermine sa position sur l’axe des y.

Par conséquent, le fournisseur X serait placé aux coordonnées (70 %, 105s) sur le graphique de performance. Cette méthodologie garantit que le graphique reflète fidèlement à la fois la fiabilité et la vitesse réelle de chaque service.

Configurations spécifiques aux fournisseurs

Pour garantir un benchmark équitable et cohérent qui reflète les cas d’utilisation prévus de chaque service, des formules d’abonnement et des configurations spécifiques ont été utilisées pendant les tests :

• Steel.dev : formule Developer.
• Hyperbrowser : formule Scale.
• Anchor Browser : les paramètres spécifiques suivants ont été activés pour toutes les tâches :
  • dedicated_sticky_ip : True
  • extra_stealth : {« active » : True}

Ces configurations sont mentionnées pour fournir un contexte aux résultats de performance, car différentes formules ou paramètres peuvent produire des résultats différents.

Évaluation des performances d’évolutivité (test de charge)

Ce benchmark mesure les performances de l’infrastructure des navigateurs distants sous charge simultanée. La métrique principale est le taux de réussite, calculé à partir du nombre de tâches terminées lorsque 250 agents ont été exécutés en parallèle.

Architecture et exécution du test

L’architecture du test a utilisé un script orchestrateur Python qui exploitait la bibliothèque multiprocessing pour créer et gérer un pool de 250 processus travailleurs. Chaque processus fonctionnait de manière indépendante, créant un environnement à forte concurrence pour simuler un déploiement réel à grande échelle.

• Répartition des tâches : chaque agent a reçu une requête de recherche de produit unique provenant d’une liste prédéfinie. Cette approche évite une éventuelle inflation des performances due à la mise en cache côté serveur et simule un modèle d’utilisation plus varié.
• Collecte de données : l’orchestrateur a agrégé les journaux et les artefacts (contenu HTML, captures d’écran) de chaque processus travailleur pour une analyse après exécution.

Flux de travail de l’agent

Chacun des 250 agents a exécuté une séquence d’étapes automatisées sur Amazon.com. Une tâche n’a été enregistrée comme réussie qu’à la fin de l’ensemble du flux de travail. La séquence était la suivante :

1. Connexion : l’agent a établi une connexion au navigateur distant du fournisseur via son URL de pilote.
2. Navigation initiale : il a navigué vers la page d’accueil du site web et a géré les éventuels défis anti-bot pour continuer.
3. Identification du champ de recherche : l’agent a capturé une capture d’écran de la page et l’a soumise à un LLM doté de capacités visuelles pour obtenir le sélecteur CSS du champ de saisie de recherche principal.
4. Exécution de la requête : l’agent a utilisé le sélecteur identifié pour saisir sa requête assignée et lancer la recherche. Il a ensuite vérifié que la page de résultats de recherche se chargeait en confirmant la présence d’un élément de liste de produits.
5. Extraction des liens de résultats : sur la page de résultats, l’agent a répété le processus de vision par LLM pour obtenir un sélecteur CSS pour les liens des produits. Il a ensuite filtré les URL extraites pour isoler les liens directs vers les pages produits, en excluant les publicités ou les redirections.
6. Navigation finale : l’agent a navigué vers l’une des URL de produit valides. Le chargement réussi de cette page finale a marqué la fin de la tâche.

Définition du temps total

Le « Temps total » indiqué dans les résultats du test de charge représente la durée de bout en bout nécessaire pour terminer l’ensemble du lot de 250 tâches simultanées. Il s’agit d’une mesure du temps total d’achèvement de la charge de travail, régie par la fonction bloquante pool.map dans notre script orchestrateur.

Ce calcul inclut le temps d’exécution des tâches réussies et échouées. Le calcul fonctionne comme suit :

1. Un horodatage (start_time) est enregistré immédiatement avant que le pool multiprocessing ne commence à distribuer les 250 tâches aux travailleurs.
2. L’orchestrateur attend ensuite que les 250 processus parallèles terminent entièrement leurs flux de travail individuels et renvoient un résultat, quel que soit le résultat (succès ou échec).
3. Un horodatage final n’est relevé qu’après la fin de la tâche la plus longue.

Fonctionnalités

Les fonctionnalités offertes par les principaux fournisseurs sont décrites ci-dessous. Le score de fonctionnalité est calculé pour chaque capacité selon notre méthodologie, puis moyenné sur l’ensemble des fonctionnalités. Pour les fonctionnalités pouvant prendre plusieurs valeurs (par ex. la prise en charge des langages de programmation), le produit qui fournit le plus grand nombre de valeurs (par ex. le produit qui prend en charge le plus grand nombre de langages de programmation) obtient un score complet de 1 tandis que les autres sont notés au prorata.

Les sections suivantes détaillent les capacités de ces services :

Capacités techniques & gestion des erreurs

Les capacités techniques offrent aux développeurs la flexibilité de travailler avec divers sites web sans avoir à créer et maintenir leurs propres modules de code personnalisés :

Résolution de CAPTCHA : cette fonctionnalité détecte et résout automatiquement une large gamme de types de CAPTCHA, y compris les défis basés sur des images, hCaptcha, reCAPTCHA et Cloudflare. Le service gère également les invites CAPTCHA limitées en débit et s’adapte aux mécanismes CAPTCHA en évolution, garantissant un accès cohérent aux sites web protégés.

Gestion des erreurs : cette fonctionnalité évalue le comportement par défaut du service pour les codes de statut HTTP standard qui sont essentiels pour une navigation fiable :

• Reconnaissance des erreurs 404 (Not Found) : capacité du système à détecter et signaler les erreurs « Not Found », permettant aux agents de gérer correctement les pages manquantes. Nous avons testé en naviguant vers une URL inexistante et en vérifiant si l’agent reçoit une indication claire de l’erreur 404 de la part du service, plutôt qu’une réponse masquée (par ex., une page d’erreur générique servie avec un statut 200 OK).
• Gestion des redirections 301/302 : suivi automatique des redirections pour garantir que l’agent arrive à l’URL finale correcte. Nous avons testé en accédant à une URL connue pour émettre une redirection et en confirmant que l’agent est bien redirigé vers l’URL de destination finale sans intervention manuelle.

Interaction JavaScript : cette fonctionnalité prend en charge les sites web à forte composante JavaScript et permet d’émuler les interactions des utilisateurs.

• Exécution de JavaScript : rend entièrement JavaScript pour accéder au contenu chargé dynamiquement.
• Automatisation des actions du navigateur : prend en charge les interactions programmatiques telles que cliquer sur des éléments, saisir du texte dans des champs, faire défiler des pages (y compris le défilement infini), attendre l’apparition d’éléments spécifiques ou une durée définie, et gérer les pop-ups ou les modales.
• Sélection d’éléments : fournit des méthodes pour sélectionner des éléments, notamment les sélecteurs CSS et XPath.

Connexion : cette fonctionnalité désigne la capacité à saisir des noms d’utilisateur, des mots de passe et d’autres identifiants dans les formulaires de connexion et à simuler la soumission de ces formulaires (par ex., en cliquant sur les boutons de connexion). Cela repose généralement sur la capacité du moteur d’automatisation de navigateur de base à interagir avec les éléments web.

Langage de programmation

La couverture des langages de programmation permet aux développeurs de porter leur code existant vers les plateformes de navigateurs distants.

Cette fonctionnalité évalue l’étendue de la compatibilité avec les langages de programmation offerte par le service. Un plus grand nombre de langages pris en charge signifie une flexibilité pour les équipes de développement, leur permettant d’intégrer les capacités du navigateur distant en utilisant leur pile technologique préférée ou existante.

Gestion de session

La gestion de session est nécessaire pour les interactions plus longues impliquant des interactions en plusieurs étapes (par ex., l’achat d’un billet d’avion) sur le même site web :

Cette fonctionnalité évalue la capacité du service à gérer et maintenir l’état à travers plusieurs interactions au sein d’une session de navigation.

• Persistance de session : prise en charge du maintien d’un identifiant de session cohérent sur plusieurs requêtes ou actions, permettant des flux de travail en plusieurs étapes.
• Gestion des cookies : capacités à gérer automatiquement les cookies (stocker, envoyer, effacer) ou à permettre aux utilisateurs d’injecter/gérer des cookies personnalisés pour maintenir les états de connexion ou des préférences de site spécifiques.
• Préservation de l’état : capacité à préserver l’état du navigateur (par ex., formulaires remplis, positions de défilement) à travers une séquence d’actions au sein d’une seule tâche.

Couverture géographique

La couverture géographique inclut à la fois une couverture au niveau des pays, afin que les utilisateurs puissent accéder aux sites web mondiaux, ainsi qu’une couverture granulaire comme le ciblage par ASN spécifique ou par code postal.

Ciblage au niveau de la ville : possibilité de spécifier une ville particulière comme origine des requêtes web. Cela permet une récupération et des tests de données hautement localisés, reflétant ce que verraient les utilisateurs d’une zone urbaine spécifique.

Ciblage par code postal / code postal : capacité à cibler les requêtes en fonction de codes postaux spécifiques. Cela est particulièrement pertinent pour le e-commerce (vérification de la disponibilité locale des produits, des prix, des options de livraison) et les services présentant des variations hyperlocales.

Ciblage par ASN (Autonomous System Number) : option permettant d’acheminer les requêtes via des fournisseurs d’accès Internet (FAI) spécifiques ou des blocs réseau identifiés par leur ASN. Ce ciblage avancé peut être utile pour imiter le trafic de segments de réseau particuliers ou pour des stratégies de déblocage très spécifiques.

Intégrations

Les intégrations aux bibliothèques ou protocoles d’automatisation de navigateur comme MCP facilitent l’utilisation par les agents :

Compatibilité Playwright : évalue la capacité à se connecter et à contrôler des sessions de navigateur distant à l’aide de Playwright.

Compatibilité Puppeteer : évalue l’intégration avec Puppeteer, en utilisant souvent Puppeteer-core pour se connecter à des instances de navigateur distant.

Compatibilité Selenium : mesure la prise en charge du contrôle des sessions de navigateur distant via Selenium WebDriver.

MCP (Model Context Protocol)Support : indique si le service propose une intégration avec le Model Context Protocol. MCP est conçu pour faciliter l’échange structuré de données entre les outils (tels que les navigateurs) et les modèles d’IA (LLMs), permettant aux agents IA de mieux comprendre le contenu web et de l’utiliser plus efficacement.

Moteurs de recherche

Cette fonctionnalité évalue si le service de navigateur distant propose des fonctionnalités spécialisées ou une prise en charge optimisée pour extraire des données structurées directement des pages de résultats des principaux moteurs de recherche (SERPs), comme Google, Bing, DuckDuckGo et Baidu.

Sécurité

La sécurité des données est essentielle pour les agents, en particulier pour ceux qui effectueront des actions sur des systèmes sécurisés. Nous avons évalué si les créateurs de ces navigateurs distants disposaient de certifications de sécurité des données sur la base de leurs sites web.

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Exigences des navigateurs distants pour les types d’agents IA

Les exigences relatives aux navigateurs distants varient selon le type et l’utilisation prévue de l’agent IA qui les utilise. Les agents IA peuvent être classés globalement selon leur mode de fonctionnement, ce qui dicte à son tour des exigences spécifiques concernant l’infrastructure du navigateur distant :

• Agents IA backend : ces agents fonctionnent généralement de manière autonome ou avec une supervision humaine directe minimale, souvent déclenchés par des événements système ou des tâches planifiées. Ils nécessitent des navigateurs distants optimisés pour la stabilité, l’évolutivité et une gestion robuste des erreurs pendant des opérations prolongées.
• Agents IA en temps réel : ces agents interagissent directement avec les utilisateurs finaux qui attendent activement une réponse. Pour eux, les navigateurs distants doivent privilégier une faible latence, une réactivité élevée et des performances constantes.

Agents backend

Cas d’utilisation et agents typiques :

• Suivi et gestion des candidatures
• SDR IA
• Planification de réunions
• Surveillance des prix
• Automatisation web

Agents orchestrateur-worker

Ces agents utilisent un coordinateur qui délègue des tâches à plusieurs agents spécialisés travaillant en parallèle ou en séquence.

Exigences critiques :

• Persistance de session entre les agents : maintenir le contexte pendant que différents agents exécutent leurs parties
• Coordination multi-onglets : plusieurs agents naviguant simultanément sur différentes sources
• Fiabilité de l’exécution des outils : chaque agent utilise des outils distincts qui doivent fonctionner de manière cohérente

Bright Data (95 % de succès, 95 % de couverture fonctionnelle) et BrowserAI (85 % de succès, 86 % de fonctionnalités) gèrent la coordination multi-agents de manière fiable.

Agents de surveillance

Ces agents exécutent des vérifications planifiées sur plusieurs cibles à intervalles réguliers.

Exigences critiques :

• Ciblage géographique : précision au niveau de la ville et du code postal pour des données spécifiques à l’emplacement
• Fiabilité à haut volume : la surveillance à grande échelle amplifie les coûts des échecs
• Gestion de CAPTCHA : résolution automatique pour un fonctionnement sans surveillance

Bright Data offre 95 % de succès avec un ciblage par code postal et par ASN. BrowserAI offre 85 % de succès avec des capacités similaires. Les fournisseurs sans ciblage géographique granulaire manquent des variations spécifiques à l’emplacement.

Agents en temps réel

Cas d’utilisation et agents typiques :

• Recherche : OpenAI Deep research
• Analyste financier

Agents de routage

Ces agents classent les entrées et les dirigent vers les gestionnaires spécialisés appropriés.

Exigences critiques :

• Classification et transfert rapides : minimiser la surcharge de routage
• Initialisation instantanée du spécialiste : aucun retard de démarrage après les décisions de routage
• Préservation du contexte entre les transferts : transférer l’état de session aux agents routés

Le démarrage en 1 seconde de BrowserAI réduit la latence dans le routage multi-sauts. Bright Data offre un démarrage en 2 secondes avec un score de vitesse de 100 %. Le démarrage en 4 secondes d’Airtop et l’absence de préservation de l’état augmentent le temps de réponse total.

Agents de recherche

Ces agents collectent des informations auprès de multiples sources et synthétisent les résultats.

Exigences critiques :

• Contexte multi-onglets : maintenir l’état entre des sources simultanées
• Couverture des moteurs de recherche : accès à diverses plateformes de recherche
• Qualité de l’extraction de contenu : données structurées propres pour le traitement par LLM

Bright Data et BrowserAI prennent en charge Google, Bing, DuckDuckGo et Baidu avec une couverture fonctionnelle de 95 % et 86 %. Steel.dev ne prend en charge que Google et Bing avec 45 % de fonctionnalités. Anchor Browser offre 91 % de fonctionnalités mais un taux de réussite de 70 %.

Exigences supplémentaires

• Réponses rapides
• Stabilité de l’infrastructure pour une utilisation en temps réel (c.-à-d. que les temps de réponse ne doivent pas se dégrader avec une utilisation parallèle).

Défis & atténuations

Bien que nous cherchions à exécuter exactement le même test pour tous les navigateurs distants, il existe certains défis :

• LLMs sont probabilistes ; par conséquent, nos agents demandent à différents navigateurs agents d’aller sur différents sites web. Atténuations : nous
  • utilisons des garde-fous et un réglage à basse température pour minimiser les variations.
  • avons des requêtes aussi spécifiques que possible.
  • avons exécuté chaque agent plusieurs fois (par ex., 5) pour garantir que toutes les solutions testées reçoivent des requêtes similaires.

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{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Navigateurs distants: infrastructure web pour agents IA comparée}},
  year   = {2026},
  month  = jan,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/remote-browsers}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 30 janvier 2026}
}

Journal des modifications

8 mises à jour

Toutes8Général6Méthodologie2

20262025

1. 30 jan

   Ajout des agents orchestrateurs-travailleurs et des agents de surveillance à la section automatisation web.

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Ekrem Sarı

Chercheur en IA

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Ekrem est chercheur en IA et scientifique des données chez AIMultiple. Il conçoit et exécute des benchmarks pratiques pour les systèmes d'IA et de LLM.

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