Il devient complexe de choisir les outils d'intelligence machine pour le scraping. Pas seulement le coût — le nombre de types et fournisseurs multiplie chaque année.
ML (classification, anomalies) : scoring dédup, détection changements, flags qualité. Outils : scikit-learn, modèles custom.
NLP (sentiment, entités, catégorisation) : avis, tagging news, forums. Outils : spaCy, Hugging Face, OpenAI.
OCR : PDF, documents scannés, étiquettes produits. Outils : Tesseract, Google Vision, Textract.
LLM (extraction structurée depuis HTML) : émergent — prompt GPT-4 → JSON. Hétérogène ; valider rigoureusement.
Vision : matching images produits.
Notre recommandation : rules-based d'abord, ML/NLP pour enrichissement, LLM pour long-tail hétérogène. Jean Cailleux architecte ces pipelines hybrides daily.
Contactez-nous — souvent plus simple que vous ne pensez.
