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L’entraînement, l’affinage et la génération augmentée par récupération (RAG) nécessitent tous de grands volumes de données adaptées à la tâche. Le web scraping permet de collecter en continu sur le Web des textes publics, des données structurées, des avis et des informations spécialisées, dans un format exploitable par un modèle. L’objectif n’est pas de récupérer le plus de pages possible. Il faut déterminer quelles sources conviennent au modèle cible, quels champs conserver, comment normaliser et dédupliquer les données, et si la collecte respecte les licences, les conditions d’utilisation et la réglementation relative aux données personnelles.

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Sources de données courantes

Pour un RAG, collectez des articles et documents du domaine cible, découpez leur corps en segments, puis stockez-les avec leurs métadonnées. Pour un modèle de sentiment, collectez le texte des avis et les notes comme données étiquetées.

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Conception des champs et des données

Les données d’entraînement doivent préserver leur provenance et leur contexte, pas seulement le corps du texte. Champs à conserver pour l’entraînement et le RAG :
  • Corps du texte nettoyé
  • Titre, intertitres et structure des sections
  • Dates de publication et de mise à jour
  • Catégorie, étiquettes et langue
  • URL source
  • Horodatage de la collecte
Champs à conserver pour la qualité et la traçabilité :
  • Informations sur la licence et les conditions d’utilisation (droits de réutilisation)
  • Indices d’autorité du contenu (domaine, auteur)
  • Empreinte ou texte normalisé pour la Déduplication
  • Conditions de collecte (requête, périmètre, échantillonnage)
Conservez une URL source et un horodatage pour chaque ligne. Vous pourrez ainsi retracer la provenance des données d’entraînement, vérifier ultérieurement les licences, dédupliquer, gérer les demandes de retrait et actualiser le jeu de données.

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Flux de collecte

  1. Choisissez des sources adaptées au modèle et à la tâche cibles.
  2. Découvrez les pages cibles (recherche, catégories, sitemaps, pages de liste).
  3. Extrayez le corps du texte et les métadonnées en excluant la navigation, les publicités et les éléments répétés.
  4. Normalisez et nettoyez le texte : supprimez le HTML, corrigez les espaces et uniformisez l’encodage.
  5. Dédupliquez par URL, texte normalisé ou empreinte.
  6. Filtrez selon la qualité : excluez les textes trop courts, dans une langue incorrecte ou composés de contenu standard répétitif.
  7. Formatez pour l’entraînement : JSONL, segments accompagnés de métadonnées, etc.
Séparer la découverte de l’extraction facilite le traitement parallèle d’un grand nombre de pages.

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Qualité et conformité

La collecte de données pour l’IA et les LLM doit être conçue en tenant compte à la fois de la qualité et des licences.
  • Droits d’auteur et conditions d’utilisation : la possibilité de collecter un texte ne détermine pas son droit de réutilisation. Vérifiez les licences et les conditions propres à chaque site.
  • robots.txt : vérifiez l’autorisation d’exploration pour chaque URL cible.
  • Données personnelles : réduisez au minimum les noms, coordonnées et autres données personnelles ; ne les collectez ni ne les stockez si elles sont inutiles.
  • Registres de provenance : conservez l’URL source et l’horodatage pour vérifier les licences et traiter ultérieurement les demandes de retrait.
  • Qualité : excluez les contenus standard répétitifs, doublons, traductions automatiques de mauvaise qualité et contenus préjudiciables.
Le fait qu’une donnée soit publique et techniquement collectable ne signifie pas qu’elle peut être réutilisée pour l’entraînement. Ne traitez les textes protégés par le droit d’auteur et les données personnelles qu’après avoir vérifié les licences et le droit applicable. Cette page fournit une vue d’ensemble et non un avis juridique.

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Collecte avec Octoparse et MCP

Octoparse affiche les pages dans un véritable navigateur avec interface et peut donc collecter le texte généré dynamiquement par JavaScript. Créez un Flux de travail séparant la découverte (listes, recherche) de l’extraction (corps du texte, métadonnées), puis exécutez-le selon un calendrier dans le cloud pour actualiser les données d’entraînement. Pour collecter directement depuis un agent d’IA, utilisez Octoparse MCP Server : un client compatible MCP peut rechercher des Modèles, exécuter des Tâches et récupérer des données en langage naturel. Pour l’extraction de contenu général, le modèle universel d’extraction de contenu fonctionne sur des pages web variées.

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Ressources connexes