Vos données métier sont en ligne.
Vos équipes les copient-collent à la main.
On vient les chercher, on vous les ramène propres.
Scrapers maintenus, résilients aux changements de site. Périmètre cadré, format de livraison (CSV, JSON, PostgreSQL) choisi ensemble.
Un stagiaire qui copie des prix concurrents toute la semaine. Une veille faite à la main qui prend deux jours par mois. Des annuaires métier sans API que vous savez exploitables mais que vous ne pouvez pas automatiser. Et les scrapers maison qui cassent dès qu'un site change un sélecteur HTML.
Nous construisons les scrapers qui ramènent vos données dans votre base automatiquement, et qui tiennent quand les sites cibles changent. Périmètre, source, fréquence, format, tout défini ensemble.
Voyez en 30 secondes si cette offre a du sens chez vous.
Huit questions sur des situations courantes en PME. Cochez celles qui se passent vraiment chez vous. À la fin, vous voyez votre stade et ce que ça implique pour la suite. Aucun email demandé pour voir le résultat. Rien n'est envoyé tant que vous ne le décidez.
Dans 6 mois.
Int. Réunion équipe. Lundi 8 h.
Votre directeur achats ouvre son ordinateur, regarde le tableau de bord.
Tous les jours à 7 h, on a les prix concurrents sur nos 200 références, les nouveaux fournisseurs apparus dans la nuit, les offres d'emploi qui sortent dans le secteur. Plus personne ne copie-colle.
L'équipe data n'a plus à se battre avec des extracts manuels. On part directement de la base Postgres pour les analyses.
Et quand un site change sa structure, on est prévenus dans la matinée. Pas trois semaines après, quand quelqu'un découvre que les chiffres ne tiennent plus.
Il referme son ordinateur. La journée peut commencer.
Dans 12 mois, si rien ne change
Int. Bureau direction. Mercredi après-midi.
Votre commercial vient vous voir. Il a découvert qu'un concurrent a sorti une offre prix qui les place en dessous de vous sur trois références majeures.
Depuis combien de temps ? Personne ne sait. Le suivi prix concurrent est fait à la main par votre alternante, une fois par mois quand elle a le temps. La dernière mise à jour date d'il y a six semaines.
Vous calculez. Combien de devis vous avez perdus parce que vous n'avez pas vu venir leur ajustement de prix ? Combien de fournisseurs intéressants vous n'avez pas repérés parce que personne ne surveille leur catalogue ?
Le tableau de prix Excel qui devait être refait depuis huit mois ne sera toujours pas fait. Et l'alternante qui s'en occupait part fin de mois.
La question revient à l'ordre du jour CODIR pour la troisième fois.
Comment ça se passe.
Quatre étapes. Cadrage source par source, POC pour valider que la donnée arrive proprement, industrialisation, puis monitoring continu pour ne pas découvrir un mois après qu'un scraper s'est cassé.
Cadrage source par source (1 à 2 semaines).
Vous nous donnez la liste des sites cibles, les données qui vous intéressent, les volumes attendus, la fréquence souhaitée. Nous vérifions la faisabilité technique, le cadre juridique (CGU, robots.txt, RGPD), et nous chiffrons proprement. Si une source pose un vrai problème légal, nous nous arrêtons sur celle-là.
POC pour valider le format de sortie (1 semaine).
Un premier scraper qui tourne sur une partie de votre cible. Vous recevez les premiers fichiers (CSV, JSON, Excel ou directement dans votre base). Vous validez que la donnée est exploitable, complète, propre. On ajuste le format avant industrialisation.
Industrialisation + monitoring (2 à 3 semaines).
Mise en production sur votre infrastructure ou la nôtre. Gestion des rate limits, des erreurs réseau, des changements légers de structure HTML. Monitoring : alerte si un scraper se casse, si le volume baisse anormalement, si le site cible introduit une protection.
Maintenance continue (retainer mensuel optionnel).
Les sites changent. Les scrapers se cassent. Notre monitoring détecte la casse souvent avant vous, et nous réparons sous 24 à 48 heures en général. Vous pouvez aussi reprendre la maintenance en interne si votre équipe est armée pour.
Ce que vous obtenez.
Quatre choses : les scrapers en production, les données livrées dans vos outils existants, la supervision qui prévient en cas de casse, et un cadre juridique propre que vous pouvez présenter à votre direction.
Les scrapers en production, code à vous.
Hébergement chez vous ou chez nous selon votre préférence. Code source documenté, transférable à votre équipe interne ou à un autre prestataire à tout moment. Aucune licence Techmind à payer pour faire tourner les scrapers.
Les données livrées au format que vous demandez.
CSV, JSON, Excel, base PostgreSQL ou MySQL directement, ou API REST en interne. Selon ce qui se branche le mieux à vos outils existants. Schéma de données documenté, normalisation des champs (prix, dates, adresses) avant livraison.
Le monitoring qui détecte la casse avant vous.
Alerte mail ou Slack en cas de scraper qui ne tourne plus, de volume anormalement bas, ou de site cible qui introduit une protection nouvelle. Vous ne découvrez plus trois semaines après que le tableau de bord ment.
Un cadre juridique documenté.
Analyse des CGU, du robots.txt et du périmètre RGPD pour chaque source. Note de cadrage que votre direction juridique peut relire et valider. Si une source pose un problème légal sérieux, c'est documenté noir sur blanc et nous ne la scrapons pas.
Ce que nous nous engageons à ne pas vous faire subir.
Tout ce qui transforme un projet de scraping prometteur en cauchemar juridique ou technique. Nous avons vu ces pièges chez d'autres prestataires. Nous avons décidé de ne pas les reproduire.
Ce que nous savons faire, et pour qui.
Veille prix et fournisseurs pour une PME de négoce.
Trois cents références suivies sur cinq sites concurrents et trois marketplaces fournisseurs. Mise à jour quotidienne à 7 h, livrée dans un tableau de bord interne et alertes Slack pour les changements significatifs (variation prix > 5 %, nouveau fournisseur sur une catégorie clé).
Cas en production, cas typique de ce que nous faisons sur ce périmètre.
Veille signaux de recrutement IA pour Techmind, en interne.
Notre propre outil de prospection s'appuie sur le scraping continu de France Travail, BODACC et de feeds RSS sectoriels. Plusieurs milliers d'offres et de signaux ingérés par mois, scoring composite par boîte, livraison dans notre CRM de prospection.
Si vous voulez voir un cas live en visio, c'est ouvert. C'est notre propre infrastructure, nous savons exactement ce qu'elle coûte à faire vivre.
Ce que ça donnerait pour une PME B2B avec un sourcing fournisseurs.
Votre acheteur passe deux jours par mois à parcourir les catalogues de huit fournisseurs étrangers pour repérer les nouveautés et les évolutions de prix. Le tableau Excel qui en sort est à jour le jour de sa publication, plus jamais ensuite.
Les scrapers récupèrent quotidiennement ces catalogues, normalisent les unités et les devises, alimentent une base centrale. Votre acheteur reçoit un mail le matin avec ce qui a changé. Cas-type, à confronter à votre besoin réel.
Si votre besoin ressemble à un de ces cas, parlons-en. Le premier appel sert exactement à vérifier que le web scraping est la bonne réponse chez vous, ou si une API officielle moins chère existe.
Les Q/R.
Le web scraping est-il légal ?
Oui pour les données publiques sans contournement de protection technique, dans le respect des CGU des sites cibles et du RGPD pour les données personnelles. Cadrage juridique source par source en début de mission. Si une source pose un vrai problème, nous nous arrêtons sur celle-là, et c'est documenté noir sur blanc.
Quels formats de livraison ?
CSV, JSON, Excel, base PostgreSQL ou MySQL directement, ou API REST en interne. Selon ce qui se branche le mieux à votre outil métier existant. Schéma documenté, normalisation des champs avant livraison.
Et si le site change sa structure ?
Maintenance incluse dans le retainer mensuel. Le monitoring détecte la casse souvent avant vous (volume anormalement bas, structure HTML changée). Nous réparons sous 24 à 48 heures en général.
Volume maximum ?
De quelques centaines de pages par jour à plusieurs millions, avec gestion des rate limits, IPs tournantes et antibot legal selon les besoins. Le coût varie avec le volume, le chiffrage est précis dès le cadrage.
Combien de temps pour mettre en route ?
Trois à six semaines pour un premier scraper en production, selon la complexité de la source et le volume cible. Le POC sort en une semaine après le cadrage pour que vous validiez le format avant d'industrialiser.
Si vous avez lu jusqu'ici, prenons 30 minutes.
30 minutes en visio. Vous nous racontez les sources que vous voulez surveiller, les volumes attendus, l'usage que vous voulez en faire. À la fin de l'appel, nous vous disons franchement où vous en êtes : soit le scraping est la bonne réponse et nous parlons du cadrage, soit une API officielle existe et coûte moins cher.
Alexandre, Gregory et Fabrice
Votre interlocuteur Techmind · vous parlerez directement à l'un d'entre nous, sans intermédiaire