En 2025, le web scraping sur LinkedIn est une solution efficace pour collecter des données précieuses pour le recrutement, la prospection et l’analyse du marché.
Vous êtes intéressé, mais vous ne savez pas comment ça marche ? Quel outil utiliser ? Dans cet article, on vous propose justement de découvrir comment faire du web scraping sur LinkedIn en 2025.
Les différentes méthodes pour faire du scraping sur LinkedIn
Le web scraping consiste à extraire automatiquement des données à partir d’un site web. Découvrez les bases et le fonctionnement de cette technique grâce à notre guide complet dédié au web scraping.
Pour faire du web scraping sur LinkedIn, plusieurs méthodes sont possibles :
1. Utiliser des outils de web scraping
De nombreux outils et fonctionnalités spécialisés permettent d’automatiser l’extraction de données depuis LinkedIn. Vous n’aurez donc pas besoin de coder une seule ligne !
Peu importe les utilisateurs (pro ou débutants), les outils de scraping représentent une solution simple et efficace pour extraire et récupérer rapidement des informations à grande échelle sur la plateforme LinkedIn.
Parmi les meilleurs outils de scraping pour LinkedIn, on peut en citer trois :
- 🚀 Bright Data
- 🐙 Octoparse
- 🧩 ScraperAPI
Bright Data
Bright Data est une solution professionnelle et complète qui propose une large gamme d’outils pour le scraping de LinkedIn et l’extraction de données : proxies rotatifs, navigateur de scraping, API avancées…
- ✅ Avantages : gestion avancée des sessions, proxies rotatifs et performants, adapté aux gros volumes
- ❌ Inconvénients : tarifs élevés, outils complexes pour les débutants
- 🤔 Pour qui ? Grandes entreprises, scraping de données à grande échelle
👉 Découvrez notre avis complet sur Bright Data.
Octoparse
Octoparse est un outil de scraping no-code par glisser-déposer. Il permet aux utilisateurs non techniques de configurer des robots de scraping pour LinkedIn via une interface graphique intuitive.
Vous pourrez alors extraire les données LinkedIn, puis les récupérer en seulement quelques clics !
- ✅ Avantages : interface simple, cloud scraping LinkedIn, gestion automatique des captchas
- ❌ Inconvénients : outils limités pour les plans gratuits, performance variable sur gros volumes
- 🤔 Pour qui ? PME, marketeurs, recruteurs
👉 Découvrez notre avis complet sur Octoparse.
ScraperAPI
ScraperAPI est une API simple qui assure la gestion des proxies, des User-Agents et du rendu JavaScript. La plateforme est idéale pour les développeurs souhaitant intégrer le scraping LinkedIn dans leurs applications.
- ✅ Avantages : API robuste, outil prêt à l’emploi, compatible JavaScript
- ❌ Inconvénients : nécessite des compétences en dev pour l’extraction de données et l’intégration
- 🤔 Pour qui ? Développeurs, automatisation de pipelines de scraping
👉 Découvrez notre avis complet sur ScraperAPI.
Chacun de ces outils de scraping pour LinkedIn répond ainsi à des profils et besoins spécifiques.
➡️ Vous cherchez un comparatif plus complet pour déterminer quel outil utiliser pour votre projet de scraping de données sur LinkedIn ? Rendez-vous sur notre article consacré aux meilleurs outils de scraping en 2025.
2. Utiliser des extensions de navigateur pour du web scraping sur LinkedIn
Vous ne savez pas du tout coder ? Les extensions de navigateur représentent une solution simple pour commencer à scraper LinkedIn. Vous pourrez les installer en quelques clics dans Chrome ou Firefox. Une fois installées, vous pourrez extraire des informations directement depuis l’interface de LinkedIn.
Parmi les extensions populaires, on peut citer Instant Data Scraper, DataMiner, ou encore Web Scraper.io. On vous en dit plus dans notre article consacré aux extensions de web scraping.
Les extensions de navigateur ont toutefois des limites : elles sont souvent sensibles aux changements d’interface de LinkedIn et peuvent cesser de fonctionner du jour au lendemain. De plus, elles offrent peu de personnalisation et gèrent mal l’extraction de données à grande échelle.
✅ Avantages :
- Très faciles à utiliser
- Coût faible, souvent gratuit
❌ Inconvénients :
- Risque élevé de blocage
- Peu fiables à long terme
- Limitation en volume et en personnalisation
3. Opter pour des solutions « faites maison » avec Python
C’est la solution idéale pour les utilisateurs techniques ! Coder votre propre scraper LinkedIn vous permet d’avoir un outil 100 % personnalisé et d’avoir le contrôle total sur le processus.
Grâce à des bibliothèques ou des frameworks de scraping, vous pourrez créer des scripts capables de s’adapter aux spécificités de LinkedIn et gérer des volumes bien plus importants.
Voici quelques outils largement utilisés en 2025 :
- ➡️ BeautifulSoup (Python) : permet d’analyser et extraire les données d’un contenu HTML ou XML.
👉 On vous dit tout dans notre guide sur le web scraping avec BeautifulSoup (Python).
- ➡️ Scrapy (Python) : un framework robuste pour gérer des projets complexes de scraping.
- ➡️ Selenium (multi-langages) : automatise la navigation sur LinkedIn comme un vrai utilisateur, utile pour contourner certaines protections.
- ➡️ Playwright (Python, Node.js, .NET, Java) : une alternative moderne à Selenium, plus rapide et plus fiable pour certains usages.
Ces bibliothèques sont très appréciées des développeurs pour leur puissance et flexibilité.
✅ Avantages :
- Flexibilité maximale
- Adapté aux besoins spécifiques
- Contrôle complet sur le scraping
❌ Inconvénients :
- Compétences en programmation indispensables
- Complexité dans la gestion des proxies et contournements de sécurité
Comment scraper LinkedIn en 2025 ?
De nos jours, pour scraper LinkedIn, il vous faut les bons outils, mais aussi une bonne compréhension technique du fonctionnement de LinkedIn.
Voici comment se déroule le processus de scraping et d’extraction :
Les prérequis techniques
- Vous devez comprendre les structures HTML/CSS de LinkedIn
- Il faut utiliser des proxies rotatifs et des User-Agents variés
- Pensez à ralentir les requêtes pour éviter les blocages de LinkedIn
- N’oubliez pas de prévoir une gestion des erreurs et des captchas
Les étapes d’un projet de scraping LinkedIn
👉 1. Commencez par définir l’objectif et les informations ciblées : utilisateurs et profils LinkedIn, entreprise, prospects, potentiels clients…
- ➡️ Scraper des profils publics sur LinkedIn : extraction du nom, poste, entreprise…
- ➡️ Scraper les résultats de recherche (LinkedIn/Sales Navigator) pour créer des listes de prospects qualifiés
- ➡️ Scraper les pages d’entreprise : taille, secteur, offres d’emploi…
👉 2. Ensuite, choisissez plateforme ou l’outil adaptée selon votre budget, votre niveau technique et l’échelle du projet.
👉 3. Puis testez et ajustez le scraper : vérifiez que l’extraction des données est toujours possible, même après des changements de page LinkedIn.
👉 4. Procédez ensuite à la mise en place d’une rotation d’adresses IP et des délais d’attente. Cette étape est indispensable pour éviter d’être bloqué par LinkedIn.
👉 5. Stockez et organisez les informations dans des bases de données ou des fichiers CSV, JSON.
👉 6. Terminez en nettoyant les données : vous pouvez par exemple supprimer les doublons, corriger les erreurs…
Pourquoi faire du web scraping sur LinkedIn ?
Le web scraping sur LinkedIn permet d’extraire et récupérer des informations cruciales pour :
- 💼 Recrutement et sourcing : Identification de profils LinkedIn qualifiés, analyse des compétences et détection des talents sur le marché de l’emploi.
- 📈 Développement commercial : Constitution de bases de leads ciblées et recherche de prospects, partenaires et clients potentiels.
- 📊 Analyse et veille stratégique : Étude des concurrents, veille sectorielle, analyse des tendances et des technologies émergentes.
- 🔄 Gestion des informations collectées : Enrichissement de CRM et mise à jour de bases de données avec des informations de profil à jour.
- 🎤 Marketing et influence : Repérage d’experts et d’influenceurs pour des collaborations ou des événements.
FAQ
Comment choisir le bon outil de scraping LinkedIn selon mes besoins ?
➡️ Vous devez extraire de gros volumes de données sur LinkedIn ? Le mieux est de vous tourner vers des solutions professionnelles comme Bright Data qui proposent des outils et fonctionnalités pensés pour le scraping LinkedIn et l’extraction de données à grande échelle sur la plateforme.
Mais il est aussi important de choisir l’outil en fonction de vos compétences techniques. Par exemple : si vous n’y connaissez rien en programmation, mieux vaut opter pour un outil no-code comme Octoparse.
Enfin, n’oubliez pas de tenir compte du budget : plus les outils sont avancés, plus les tarifs sont élevés.
Le web scraping de LinkedIn est-il légal en 2025 ?
➡️ Le scraping de données publiques est toléré, même si les conditions générales d’utilisation de LinkedIn l’interdisent. Il faut éviter la collecte d’informations privées, mais aussi respecter la législation locale (RGPD).
Quelles sont les données que je peux légalement et éthiquement scraper sur LinkedIn ?
➡️ D’un point de vue légal et éthique, vous ne pouvez donc scraper que les informations visibles publiquement, sans authentification et non sensibles sur LinkedIn.
Puis-je utiliser des données scrapées de LinkedIn pour la prospection commerciale (cold outreach) ?
➡️ Oui, c’est tout à fait possible, à condition de respecter le règlement général sur la protection des données (RGPD). Vous devez également informer les prospects de la provenance de vos données (LinkedIn).
Quelles sont les alternatives au scraping direct de LinkedIn pour obtenir des données ?
➡️ Ce ne sont pas les alternatives au scraping direct de LinkedIn qui manquent. On peut citer :
- 👉 L’utilisation d’API tierces comme PhantomBuster ou TexAu
- 👉 L’exploitation de bases de données B2B
- 👉 Le recours à des plateformes telles qu’Apollo.io
Outils no-code, API et fonctionnalités performantes ou scripts personnalisés, ce ne sont donc pas les solutions et les outils de scraping performants qui manquent pour faire du web scraping sur LinkedIn en 2025.
Vous avez testé l’un de ces outils ou développé votre propre scraper LinkedIn ? Partagez vos retours ou posez vos questions dans les commentaires !
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