Qu’est-ce que le web scraping avec un LLM Agent ?

Sommaire

Avec l’essor des Agents LLM, le web scraping devient plus intelligent et autonome. Cette évolution transforme la manière d’accéder et d’utiliser les données en ligne.

Il est tout à fait possible de faire du web scraping avec un LLM, en lui donnant des instructions claires en langage naturel. ©Christina pour Alucare.fr

Qu’est-ce que le web scraping avec un Agent LLM ?

📌 Pour rappel, le web scraping consiste à extraire automatiquement des informations depuis des sites web.

Pour réaliser ce type de collecte, on utilise souvent des méthodes classiques basées sur des règles précises. Celles-ci passent par des sélecteurs comme XPath ou CSS, qui indiquent exactement où trouver les informations sur la page.

🔥 Avec l’arrivée des Agents LLM, le web scraping connaît un véritable changement de paradigme.

Qu’est-ce qu’un Agent LLM ?

C’est un programme qui combine un modèle de langage avancé (LLM) pour comprendre le langage humain.

👉 Donc, au lieu de donner juste des instructions techniques comme avec XPath ou CSS, vous pouvez dire à l’agent ce que vous voulez en langage normal. Il s’occupe de trouver et de collecter les données pour vous.

Rôle de l’Agent LLM en web scraping

Un Agent LLM (Large Language Model) est un programme qui exploite un modèle de langage avancé pour interpréter des instructions humaines et automatiser l'extraction de données sur le web. — Un Agent LLM (Large Language Model) est un programme qui exploite un modèle de langage avancé pour interpréter des instructions humaines et automatiser l’extraction de données sur le web. ©Christina pour Alucare.fr

L’Agent LLM joue plusieurs rôles en web scraping :

Comprendre les instructions de l’utilisateur en expression naturelle.
Identifier et naviguer automatiquement dans les différentes structures de pages web.
Extraire, transformer et organiser les données de manière autonome.
S’adapter aux changements du site web sans modifier les règles à la main.

Voici des exemples précis d’utilisation d’agents LLM lors d’un web scraping :

✅ Extraction de prix et de caractéristiques de produits.
✅ Surveillance des avis clients.
✅ Récupération d’articles ou d’actualités.
✅ Collecte automatique de données financières ou boursières.

Comment fonctionne un agent LLM en web scraping ?

Un Agent LLM suit un cycle de vie pour extraire des données sur le web.

Objectif (Prompt)

L’utilisateur définit la tâche en langage simple. Par exemple : “Trouve le prix et la description de cet article”.

Planification (LLM)

L’agent décompose la tâche en actions concrètes. Il décide par exemple de visiter la page, de cliquer sur un onglet ou de dérouler une liste.

Exécution (Actions)

L’agent navigue sur le site, clique sur des boutons, fait défiler la page et interagit avec les éléments nécessaires pour atteindre l’objectif.

Extraction (LLM)

L’agent identifie et extrait les données pertinentes.

Vérification et boucle

L’agent vérifie le résultat et peut répéter le processus pour affiner l’extraction ou corriger des erreurs.

Découvrez comment utiliser un Agent LLM pour le web scraping grâce à ce tutoriel étape par étape.

Étape 1 : Préparation de l’environnement

Installation des bibliothèques nécessaires (Python, frameworks, etc.).

# Linux / macOS
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# Windows (PowerShell)
python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1

# Installer les libs
pip install requests beautifulsoup4 httpx python-dotenv

Étape 2 : Choix de la cible

Sélectionner une page web à scraper et identifier les informations importantes.

# Exemple d'URL cible à scraper
url = "https://example.org/produits"

# Informations que l'on veut extraire :
# - Titre de la page
# - Nom du produit principal
# - Prix affiché
# - Liens vers d'autres produits
<html>
  <head>
    <title>Boutique Exemple - Produits</title>
  </head>
  <body>
    <h1>Nos Produits</h1>
    <div class="product">
      <h2>Produit A</h2>
      <span class="price">29.99€</span>
    </div>
    <a href="/produit-b">Voir Produit B</a>
  </body>
</html>

Étape 3 : Formulation du prompt

Rédiger des instructions claires et précises pour l’agent.

Système : 
Tu es un agent LLM spécialisé en web scraping. 
Ta mission est d’analyser et d’organiser des données extraites d’une page web.

Utilisateur : 
Voici le contenu HTML parsé :
<h1>Nos Produits</h1>
Produit A - 29.99€
Produit B - 45.00€

Tâches : 
1. Résume le contenu principal.
2. Donne un format JSON contenant {nom_produit, prix}.
3. Suggère 2 sélecteurs CSS pertinents.

Étape 4 : Exécution du script

Lancer le processus et observer le résultat.

Voici un exemple de code simple avec Python en utilisant Requests, BeautifulSoup et une API LLM :

import requests
import json

# Simule la fonction de l'agent LLM qui planifie et exécute les actions
def execute_llm_agent(prompt, url_cible):
    # Ici, l'agent utilise le prompt pour "décider" des actions à mener.
    print(f"Agent LLM : J'analyse la page {url_cible} pour trouver les données. Mon objectif : '{prompt}'")
    
    # 1. Analyse et Planification (simulées)
    print("Agent LLM : Je planifie ma stratégie...")
    
    # L'agent pourrait générer des sélecteurs, des instructions de navigation, etc.
    # Ex: l'agent décide de chercher les éléments '' et les '' avec la classe 'price'.
    
    # 2. Exécution et Extraction
    response = requests.get(url_cible)
    # L'agent "comprend" la structure HTML et extrait les données pertinentes.
    # Dans un vrai agent, cette partie serait pilotée par le LLM.
    extracted_data = {
        "titre_page": "Boutique Exemple - Produits", # Extrait dynamiquement
        "produit_A": "Produit A",  # Extrait dynamiquement
        "prix_A": "29.99€"  # Extrait dynamiquement
    }
    
    # 3. Vérification et Organisation
    print("Agent LLM : J'ai trouvé les données. Je les organise au format JSON.")
    
    # L'agent utilise sa capacité de raisonnement pour formater le résultat final.
    resultat_json = json.dumps({
        "produits": [
            {
                "nom_produit": extracted_data["produit_A"],
                "prix": extracted_data["prix_A"]
            }
        ]
    }, indent=2)
    
    return resultat_json

# Lancer l'agent avec l'objectif de l'utilisateur
prompt_utilisateur = "Trouve le nom du produit et son prix sur la page."
url_du_site = "https://example.com"

donnees_extraites = execute_llm_agent(prompt_utilisateur, url_du_site)
print("\nRésultat final de l'agent :")
print(donnees_extraites)

Comparatif des outils pour le web scraping avec les Agents LLM

Pour tirer le meilleur parti du web scraping avec les Agents LLM, il est important de connaître les différents outils disponibles et leurs spécificités.

🌐 Outil / Framework	🤖 Approche LLM	✅ Points Forts	❌ Points Faibles
Bright Data	Plateforme de données web et d’outils avec intégration LLM	Infrastructure robuste, solutions complètes, haute résilience	Coût potentiellement élevé pour les gros volumes, complexité pour les débutants
Apify + LLM	Intégration de LLM dans un framework existant	Très puissant, gère l’infrastructure	Nécessite plus de connaissances techniques
ScrapeGraphAI	Basé sur les graphes, très visuel	Facilité d’utilisation, pas de code	Peut être moins flexible pour les tâches complexes
Solutions “maison”	Utilisation directe des API LLM	Flexibilité maximale, contrôle total	Coût et complexité élevés, nécessite de coder

FAQ

Quelle est la différence entre un LLM et une API de web scraping ?

✔ Un LLM est un modèle de langage capable de comprendre et de générer du texte en langage humain. Il peut être utilisé pour interpréter des pages web et guider l’extraction.

✔ Une API de web scraping, en revanche, est un outil prêt à l’emploi qui fournit directement les données extraites. Elle possède souvent des fonctionnalités intégrées comme la rotation d’IP ou la gestion des CAPTCHAs.

Quel agent LLM choisir pour faire du web scraping ?

Pour choisir un Agent LLM, voici quelques critères à prendre en compte :

✅ La taille et la complexité de la tâche.
✅ Le budget disponible.
✅ La langue et le domaine des données.
✅ La compatibilité avec votre environnement technique.

Quels sont les défis du web scraping avec les LLM ?

Avant d’utiliser un Agent LLM, il est préférable d’être conscient des limites et des difficultés possibles :

Coût d’utilisation : les appels d’API aux LLM peuvent être coûteux, surtout pour les tâches à grande échelle.
Performance et vitesse : l’inférence des LLM est plus lente que l’exécution de sélecteurs prédéfinis.
Précision et robustesse : Le résultat dépend fortement de la qualité du prompt. Le LLM peut se “tromper” ou “halluciner”, et un léger changement de mise en page peut perturber l’agent.
Contraintes techniques : les sites basés sur JavaScript, les protections anti-bots (Cloudflare), et les CAPTCHA restent difficiles à gérer.

Comment gérer les erreurs et les blocages (CAPTCHA, protection anti-bot) avec un agent LLM ?

Certains services spécialisés comme Bright Data proposent des solutions intégrées pour contourner ces blocages. Cela rend le processus de scraping avec un Agent LLM plus fluide et fiable.

Bright Data contourne automatiquement les blocages et les captchas, rendant le scraping plus simple et efficace. ©Christina pour Alucare.fr

Le web scraping avec un LLM est-il légal ?

La légalité du web scraping dépend du contexte et du pays. En général, tout dépend de la manière dont les données sont utilisées et si elles sont protégées par des droits.

💬 En somme, les Agents LLM transforment le web scraping en le rendant plus flexible et accessible, même si des défis techniques subsistent. Et vous, que pensez-vous de cette évolution ?