Feuille de route du web scraping

Nous avons extrait des données de 10 000 domaines actifs et de 100 places de marché en utilisant des produits de six entreprises d’infrastructure de données web.Nous avons comparé ces outils pour évaluer leur capacité à gérer les cas d’usage de données web d’entreprise.

Résultats du benchmark de déblocage web

Nous avons comparé 4 fournisseurs de données web de premier plan sur les 10 000 principaux domaines, en exécutant un total de 260 000 requêtes. Chaque fournisseur a été testé à plusieurs niveaux de concurrence.

Performance de sortie Markdown du benchmark de déblocage web

Nous avons également testé la sortie Markdown de ces fournisseurs de données web.

Pour la méthodologie détaillée et l’analyse, lisez notre benchmark des web unblockers.

Benchmark de scraping e-commerce

Parce que les domaines e-commerce sont soumis à la plus forte protection anti-bot, nous avons comparé les fournisseurs de scraping de données web sur les 100 principaux domaines e-commerce.

Voir notrebenchmark de scraping e-commerce pour plus de détails.

Tarification des fournisseurs de données web

Les coûts sont basés sur nos dépenses dans les benchmarks e-commerce et de web unblocker, mis à l’échelle de chaque niveau de volume.

Résultats des benchmarks de scraping de données web par cas d’usage

Nous avons comparé chaque catégorie avec sa propre méthodologie et ses domaines cibles. Pour la méthodologie complète et les résultats par domaine, consultez :

• Scraping immobilier
• Scraping d’offres d’emploi
• Scraping de livraison de repas
• Scraping des réseaux sociaux

Benchmark de scraping de places de marché

Les taux de réussite ont atteint près de 100 % pour chaque fournisseur dans certains benchmarks. Nous avons utilisé à la place les champs de métadonnées disponibles et le temps de réalisation. La plupart de nos articles sur le scraping de données web détaillent également les champs de métadonnées que chaque fournisseur renvoie par domaine.

Cette métrique ne s’applique qu’aux produits dotés d’une API dédiée qui renvoie du JSON. Lorsqu’un fournisseur renvoie du HTML brut, nous extrayons les champs nous-mêmes à l’aide de sélecteurs CSS et enregistrons 0 champ de métadonnées pour celui-ci. Un 0 signifie donc que le fournisseur a renvoyé du HTML plutôt que des données structurées, et non que la requête a échoué.

Consultez nos benchmarks de scraping de l’App Store et de Google Play pour le détail complet.

Benchmark de scraping vidéo

Lisez le benchmark de scraping vidéo pour plus de détails sur notre méthodologie.

Enseignements des benchmarks de scraping de données web

Étant donné que la légalité de la collecte de données web continue d’être contestée, de nombreuses entreprises n’ont pas encore de stratégie en matière de données web et peuvent ne pas connaître toutes les solutions. Les entreprises qui ont besoin de collecter des données web apprécient généralement de recevoir des données structurées et de haute qualité avec un effort technique minimal, via des services fiables et rentables.

Pour atteindre les objectifs ci-dessus, les entreprises doivent :

• Définir les types de pages qu’ils doivent explorer
• Tirer parti des APIs de web scraping lorsqu’elles sont disponibles, car elles minimisent l’effort technique côté client en fournissant des données structurées, et elles sont rentables. Elles coûtent à peu près le même prix que les proxies résidentiels, même si les proxies résidentiels fournissent des données non structurées.

Avant les APIs de scraping dédiées, nous utilisions des unblockers pour les besoins de collecte de données de notre propre entreprise. Un seul endpoint couvrait tous les sites : nous récupérions le HTML et en extrayions les champs avec des sélecteurs CSS. Notre équipe technique était sollicitée à chaque fois que nos sites Web cibles changeaient de conception. Après avoir pris conscience de l’étendue des APIs de web scraping et constaté qu’elles ne sont pas plus chères que les unblockers, nous sommes passés principalement à l’utilisation d’APIs de scraping dans nos flux de collecte de données. Les APIs de scraping renvoient du JSON, elles sont conçues pour les sites spécifiques qu’elles ciblent, elles continuent de fonctionner lorsque le site change, et elles sont accompagnées de champs de métadonnées.

Pour les pages restantes, nous appuyons sur :

• Web unblockers pour les pages difficiles à scraper, car ils constituent la solution qui renvoie constamment des résultats positifs plus de 90 % du temps sans configuration complexe.
• Des proxies de datacenter ou résidentiels pour les autres pages si l’équipe technique de l’entreprise est à l’aise pour configurer des proxies et maintenir ces configurations afin d’assurer des taux de réussite élevés.
• Des proxies mobiles pour les réponses mobiles, ainsi que d’autres proxies pour des cas d’usage plus spécialisés.

Comparer les performances, le prix & la fiabilité des fournisseurs de données web

Dans les APIs de web-scraping, vous pouvez choisir :

• Bright Data pour sa gamme d’APIs de web scraping leader du marché à des prix abordables avec des résultats détaillés. De nombreuses Bright Data SERP et e-commerce APIs renvoient plus de points de données que celles de leurs concurrents.
• Apify pour sa gamme d’APIs de web scraping leader du marché grâce à son approche de scraper pilotée par la communauté. Cependant, c’était le fournisseur le plus cher dans nos benchmarks.
• D’autres de manière opportuniste (par ex., Decodo a renvoyé le plus de points de données pour les publications Instagram).

Dans les unblockers, les produits leaders incluent :

• Bright Data obtient de meilleurs résultats que la plupart dans les tests en conditions réelles et des résultats nettement meilleurs dans les scénarios plus difficiles, comme le scraping de sites Web qui présentent régulièrement des défis JavaScript. Bright Data possède également le débloqueur le plus rapide. Elle fournit le débloqueur au deuxième prix le plus bas dans le benchmark des unblockers.
• Nimble possède le débloqueur le moins cher dans les tests en conditions réelles.

En savoir plus sur les web unblockers et voir les résultats détaillés.

Proxies : vous pouvez compter sur n’importe lequel des fournisseurs en fonction des préférences de votre équipe technique et de la tarification. En effet, les résultats varient considérablement selon :

• Le temps : tandis que les éditeurs améliorent leurs mesures anti-scraping, les fournisseurs d’infrastructure de données web reçoivent continuellement de nouvelles IP et affinent leurs approches. Le taux de réussite dépend du moment du test.
• La requête : le succès d’une requête via un proxy dépend de la manière dont la requête est envoyée. Par exemple, le choix de l’user-agent ou le délai entre les requêtes a un impact significatif sur le taux de réussite.

Comment choisir la bonne solution de collecte de données

1. Exigences en matière de données web pour les entreprises :

Les entreprises regroupent des activités diverses. Par exemple, les entreprises ayant des opérations de commerce électronique et les fonds spéculatifs ont besoin de volumes élevés de données pour alimenter leurs modèles (par ex. tarification dynamique, réapprovisionnement des stocks). Leurs exigences incluent :

• Dimensions liées à l’acheteur
  • Volume élevé
  • Par lots
  • Sensibilité au prix & à la qualité
  • Souhaite recevoir des données structurées
• Dimensions liées au site Web
  • Facile & difficile à explorer
  • Statique et dynamique
  • Mixte

Pour répondre à ces exigences, les entreprises ont besoin de :

• Capacités à répondre à leurs exigences :
  • Un large choix d’APIs de web scraping qui renvoient des résultats détaillés avec un taux de réussite élevé pour fournir des données structurées et satisfaire leur sensibilité à la qualité. Mesure : part des types de pages Web à explorer pour lesquels une API de web scraping est fournie. Cela dépendrait des types de pages ciblées par chaque entreprise.
  • Un unblocker pour les sites Web difficiles à explorer. Mesure : taux de réussite du crawler pour un large éventail de pages Web, y compris les plus difficiles.
  • Intégration d’unblocker avec les navigateurs pour permettre d’interagir avec les sites Web pour le scraping dynamique. La mesure inclurait la vérification de la disponibilité ou de l’absence de ce navigateur.
• Services rentables pour satisfaire leur sensibilité au prix. Pour la mesure, le prix nécessaire pour explorer un ensemble de pages Web est mesuré.
• Fiabilité :
  • Une infrastructure de données web résiliente pour gérer les requêtes par lots à volume élevé. La mesure est basée sur la façon dont le taux de réussite se dégrade lors des tests de charge. Les réseaux les plus résilients ne devraient pas subir de baisses drastiques des taux de réussite lorsqu’ils répondent à des dizaines de milliers de requêtes parallèles.

2. Exigences en matière de données web pour les petites équipes très techniques :

Si les coûts de collecte de données déterminent la rentabilité de votre entreprise et si vous êtes une équipe très technique, nous vous recommandons de vous appuyer sur des proxies pour réduire les coûts.

Enfin, tous les acheteurs devraient prêter attention à la tarification des proxies ; c’est pourquoi nous avons calculé les prix des mêmes forfaits pour tous les principaux fournisseurs d’infrastructure web :

Voir la méthodologie de tarification des proxies pour plus de détails.

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.

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Actualités du secteur du web scraping

Les restrictions des crawlers d’IA deviennent un défi central pour le scraping. Les grands fournisseurs d’infrastructure et les éditeurs passent d’une orientation passive par robots.txt à un contrôle actif.

Par exemple, Cloudflare propose le blocage des crawlers d’IA et IA Labyrinth, qui utilise des liens nofollow cachés pour piéger les crawlers qui ignorent les règles de non-exploration. Ces changements rendent l’identité des crawlers, la conformité robots.txt, la gestion des autorisations et la provenance des données plus importantes pour les équipes de scraping.

Des litiges récents montrent que le risque lié au scraping s’étend au-delà de la question de savoir si les données publiques peuvent être consultées. Les plateformes utilisent de plus en plus les théories du contrat, de la concurrence déloyale, de l’intrusion, du droit d’auteur et de l’anti-contournement contre le scraping à grande échelle, en particulier lorsque les données sont utilisées pour des produits d’IA ou revendues en tant que service. ¹

Web scraping pour le machine learning (ML)

Les scrapers sont désormais natifs LLM. Des outils tels que Firecrawl, Crawlbase et Bright Data offrent des fonctionnalités qui convertissent automatiquement le HTML brut en Markdown ou en JSON propre, spécifiquement formaté pour les applications de génération augmentée de récupération (RAG).

Web scraping vs. screen scraping

Le web scraping cible les structures de données sous-jacentes telles que le DOM, les APIs et le JSON. Le screen scraping est désormais un outil spécialisé pour la récupération de systèmes hérités, capturant l’interface utilisateur visuelle sous forme de pixels et de texte via OCR, et il est principalement utilisé pour les applications de bureau.

Dimensions des exigences en matière de données web

Nous ne couvrons pas ici tous les types de cas d’usage de données web. De nombreux utilisateurs de données web ont de multiples demandes ponctuelles. Ce n’est pas l’objet de ce rapport.

Nous avons constaté que les entreprises ont généralement des besoins récurrents en données web pour surveiller le sentiment, les prix ou d’autres indicateurs qui évoluent rapidement. C’est pourquoi nous sommes concentrés sur les entreprises qui utilisent en continu des données web. Ces dimensions sont les suivantes :

Dimension liée à l’acheteur

1. Volume :

• Volume élevé, c’est-à-dire 100 Go/mois ou plus
• Faible volume pour tout volume inférieur

2. Sensibilité au temps :

• Temps réel : lorsque les données web, sous forme brute ou traitée, sont servies aux utilisateurs finaux humains pendant qu’ils utilisent des applications, les réponses en temps réel sont essentielles.
• Par lots : les temps de réponse ne sont pas critiques tant que les résultats sont reçus en quelques dizaines de secondes. Dans la plupart des cas d’usage, les entreprises traitent par lots les données web entrantes pour mettre à jour leurs systèmes.

3. Sensibilité à la qualité :

• Sensible à la qualité : toutes les solutions de données web renvoient parfois des réponses vides lorsqu’elles sont bloquées par les sites Web. Les entreprises qui souhaitent consacrer un temps limité à renvoyer des requêtes préfèrent les solutions offrant des taux de réussite plus élevés.
• Sensible au prix : étant donné que leurs autres exigences sont satisfaites, ces entreprises veulent le prix le plus bas et sont prêtes à exécuter leurs systèmes de collecte de données plusieurs fois pour obtenir des résultats de meilleure qualité.
• Sensible au prix & à la qualité : entreprises qui souhaitent la combinaison optimale de taux de réussite élevés et de prix.

Dimension liée au site Web :

4. Difficulté :

• Difficiles à explorer, les sites Web comme Amazon emploient de nombreuses technologies anti-scraping.
• Faciles à explorer, les sites Web peuvent être explorés avec des proxies
• Faciles & difficiles à explorer, les sites Web

5. Interactivité :

• Les sites Web statiques constituent la majeure partie du Web et fournissent des données via des changements d’URL.
• Les sites Web dynamiques exigent que les utilisateurs utilisent une souris ou un clavier pour divulguer des informations supplémentaires.
• Les sites Web statiques et dynamiques

Méthodologie

Ce benchmark de données web comprend les benchmarks ci-dessous, et la méthodologie de chaque benchmark est expliquée sur sa page spécifique :

• Scrapers e-commerce
• Scraping immobilier
• Scraping d’offres d’emploi
• Scraping de livraison de repas
• Scraping des réseaux sociaux
• Scrapers de réseaux sociaux
• Web unblockers
• Scraping de l’App Store
• Google Play
• Benchmark de scraping vidéo

Méthodologie de tarification des proxies

Presque tous les prix sont basés sur des forfaits divulgués publiquement.

Cependant, tous les fournisseurs ne divulguent pas leurs tarifs aux mêmes niveaux. Si un fournisseur peut indiquer un prix pour 100 Go d’utilisation de proxy résidentiel, un autre peut proposer un prix pour 50 Go. Dans les cas où leurs tarifs n’étaient pas publics, si les fournisseurs partagent avec nous des informations de tarification privées, nous les incluons dans le benchmark, à condition que cela ne modifie pas le classement des fournisseurs.

Notre raisonnement est que nous voulons partager :

• Les prix les plus précis possible avec nos lecteurs
• Des niveaux de tarification conformes aux prix disponibles publiquement, qui peuvent être surveillés en permanence.

Conversions d’unités

Pour le même produit, les fournisseurs peuvent indiquer des prix en Go ou en requêtes ; nous avons dû convertir ces valeurs entre elles.
Nous supposons une taille de page moyenne d’environ ~400KB, sur la base de notre mesure de 1 700 URL e-commerce. Par conséquent, nous avons estimé que 1GB équivaudrait à 2.5k requêtes.

Forfaits

Nous avons examiné deux forfaits : le forfait PoC d’entreprise et le forfait entreprise. Le forfait PoC d’entreprise est conçu pour être largement représentatif d’un périmètre de PoC d’entreprise :

• 100 Go de proxies résidentiels
• 100 Go de proxies mobiles
• 500 Go de proxies de datacenter
• 500k requêtes d’unblocker
• 500k requêtes d’API de scraping vers des pages produit Amazon

Le forfait entreprise est le forfait au volume le plus élevé avec des tarifs publics. Dans chaque catégorie de produits, nous avons identifié les volumes les plus élevés proposés par chaque fournisseur et avons retenu le volume le plus élevé comme volume du forfait entreprise pour ce produit :

• 1 000 Go de proxies résidentiels
• 1 000 Go de proxies mobiles
• 5 000 Go de proxies de datacenter
• 2.5M requêtes d’unblocker
• 2.5M requêtes d’API de scraping vers des pages produit Amazon

Limites

Lorsque les entreprises achètent de tels services à des volumes élevés, elles sont susceptibles d’obtenir des remises. Ces remises d’entreprise ne sont pas publiques et ne sont pas incluses dans le benchmark.

Hypothèses spécifiques aux fournisseurs

La tarification de certains fournisseurs est complexe, ce qui nécessite certaines hypothèses :

• Apify :
  • Pour les proxies de datacenter, nous avons supposé que l’utilisateur achète un forfait à $499/mois et paie $0,25/Go pour l’utilisation de la plateforme.
  • Pour les scrapers : nous avons pris le prix moyen de ces deux scrapers : junglee~amazon-crawler et tri_angle~walmart-product-detail-scraper
• Oxylabs fixe le prix de son unblocker sur la base des Go. Par conséquent, nous avons converti sa tarification en un modèle par requête, en supposant une taille de page moyenne d’environ ~400 Ko.
• Zyte : le 4 niveau de tarification a été recommandé pour les sites Web de notre benchmark. Nous avons utilisé le service de réponse HTTP.

Limites et prochaines étapes

L’expérience d’AIMultiple peut différer de l’expérience d’un utilisateur moyen dans ces cas : les utilisateurs peuvent

• Recevoir des réponses plus rapides grâce à la mise en cache. Notre travail visait à contourner la mise en cache chez tous les fournisseurs afin d’assurer des conditions équitables.
• Recevoir moins de réponses positives lors de l’extraction de données de sites Web moins populaires, car leurs requêtes peuvent être bloquées en raison de problèmes de santé du site Web.
• Commettre des erreurs de configuration, manquer des exigences KYC ou être bloqués lorsqu’ils envoient initialement un volume élevé de requêtes. Tout cela peut nuire à leur expérience et à leurs taux de réussite. Les équipes d’assistance peuvent résoudre rapidement tous ces problèmes.

Enfin, la qualité du réseau fluctuera, et ce benchmark est une série d’instantanés pris au cours d’un mois. Il devrait être représentatif pour ce mois, mais la qualité du réseau peut changer après le benchmark.

Remerciements & avertissements pour la transparence

Les fournisseurs ont contribué à notre benchmark en fournissant une partie ou la totalité des crédits utilisés. Nous les remercions pour leur soutien à notre recherche.

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},
  title  = {{Feuille de route du web scraping}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 26 Août 2026}
}

Journal des modifications

8 mises à jour

1. 202616 Fév

   Ajout de « Mises à jour de l'industrie du web scraping en 2026 » à la section « Voir la méthodologie de tarification pour plus de détails ».

2. 20259 Déc

   Ajout de la section « Résultats de l'analyse comparative de la collecte de données web », incluant une analyse détaillée des principaux produits basée sur les métriques de performance.

3. 7 Mar

   Ajout d'une section comparant le web scraping avec l'API et le screen scraping.

4. 202315 Mai

   Ajout de l'immobilier à la section des applications.

5. 13 Fév

   Mise à jour de la liste des articles connexes dans la section "Pour en savoir plus sur le web scraping".

6. 202227 Déc

   Ajout d'une évaluation des fournisseurs de web scraping basée sur les données à l'introduction.

7. 22 Sep

   Développement de la section « Top 10 des applications/cas d'utilisation du web scraping ».

8. 8 Août

   Ajouté Bright Data à la section 'Comment ça marche ?'.

Liens de référence

1.

https://redditinc.com/hubfs/Reddit%20Inc/Content/PDFs/Docket%20Stamped%20Complaint.pdf

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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