Collecte de données
Ce module présente des techniques et outils pour l'extraction et la collecte de données en sources ouvertes.
1. Techniques d’extraction de données (web scraping basique)
Le web est un immense gisement de données.
Mais tout ce qui est visible par un navigateur n’est pas forcément facile à exploiter manuellement :
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trop de pages à consulter,
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informations dispersées,
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contenu chargé dynamiquement…
👉 C’est là que le web scraping entre en jeu.
Le web scraping consiste à automatiser la collecte de données en naviguant sur les sites web de manière programmée ou semi-automatique, afin d’en extraire les informations qui vous intéressent.
Mais attention : c’est une technique puissante qui demande d’être maniée avec prudence et dans un cadre légal strict.
Pourquoi utiliser le web scraping en OSINT ?
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Pour extraire rapidement de gros volumes de données non disponibles via une API.
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Pour surveiller des évolutions de contenu sur un site donné.
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Pour collecter des listes d’entités (entreprises, personnes, publications, dates…).
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Pour documenter des structures de réseaux en analysant des répertoires en ligne.
En résumé : le web scraping est l’outil du praticien OSINT quand il faut passer à l’échelle.
Méthodes courantes
🧩 1️⃣ Extensions de navigateur
Pour débuter ou pour les cas simples, il existe des extensions qui permettent de "scraper en point and click".
Exemple :
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Webscraper.io : extension Chrome permettant de :
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définir un plan de navigation (sitemap),
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sélectionner les éléments à extraire,
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lancer une collecte automatisée.
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Avantages :
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Facile à prendre en main.
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Pas besoin de coder.
Limites :
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Pas toujours adapté aux sites très dynamiques.
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Moins flexible que le scraping programmatique.
🌐 2️⃣ Outils en ligne (no-code / low-code)
ParseHub, Octoparse et consorts offrent des interfaces visuelles pour configurer des "robots" de scraping.
Fonctionnalités typiques :
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Navigation multi-pages.
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Gestion des scrolls infinis.
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Extraction de contenu dynamique (JavaScript).
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Planification de scraping régulier.
Idéal pour :
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Les utilisateurs non développeurs souhaitant automatiser des extractions complexes.
⚠️ Certains services gratuits ont des limitations de volume ou d’export.
🖥️ 3️⃣ Scripts en Python
Pour les cas les plus puissants et flexibles, le praticien OSINT expérimenté utilise :
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BeautifulSoup → pour parcourir le code HTML et extraire les données.
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Scrapy → framework complet de scraping pour des projets structurés.
Avantages :
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Contrôle total sur la collecte.
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Possibilité d’ajouter des règles de nettoyage, de formatage, de suivi.
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Adapté à des collectes massives ou régulières.
exemple de code:
from bs4 import BeautifulSoupimport requests
url = "https://example.com"page = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(page.content, "html.parser")
for link in soup.find_all("a"):print(link.get("href"))
Points de vigilance
👉 Le scraping n’est pas un "super-pouvoir illimité".
Il doit être pratiqué en respectant :
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Les conditions d’utilisation du site (CGU) :
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Certains sites interdisent explicitement le scraping automatique.
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Le non-respect peut entraîner un blocage ou des poursuites.
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Le cadre légal :
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Ne pas scraper de données personnelles en violation du RGPD.
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Ne pas scraper des contenus protégés par le droit d’auteur sans autorisation.
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L’éthique professionnelle :
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Ne pas saturer les serveurs cibles (évitez les requêtes en boucle rapide).
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Ne pas collecter plus que nécessaire.
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Bonnes pratiques
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Identifier clairement ce que vous voulez collecter avant de scraper.
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Tester vos scripts avec modération.
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Respecter les règles du site (le fichier robots.txt est une indication technique utile, même si non juridiquement contraignante).
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Documenter la provenance des données collectées.
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Vérifier la qualité des données (le scraping peut introduire des erreurs).
En synthèse
Le web scraping est une compétence clé pour l’enquêteur OSINT :
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il permet d’automatiser l’extraction d’informations,
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il donne accès à des volumes de données inexploitables manuellement,
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il nécessite une pratique rigoureuse et éthique.
"Un bon scraper est discret, précis, respectueux — et toujours plus curieux que bruyant." 🧑💻