Le web scraping est-il légal ou illégal ?

Le web scraping n'est pas illégal en soi. Collecter des données publiquement accessibles pour de l'analyse, de la recherche ou un usage interne est largement accepté: mais la légalité dépend de ce que vous scrapez, de comment vous le faites et de l'usage que vous en faites. Depuis l'entrée en vigueur du RGPD en 2018, les entreprises traitant des données personnelles européennes doivent redoubler de vigilance. Nous passons ici en revue le cadre juridique, six règles pratiques pour rester en conformité, et les affaires judiciaires qui ont structuré le débat.

Avant d'aborder les aspects juridiques, rappelons brièvement ce qu'est le web scraping et où il est utilisé.

Qu'est-ce que le web scraping ?

Le web scraping est une technique utilisée pour collecter du contenu en forme de données depuis Internet, généralement sauvegardé dans un fichier local pour être manipulé et analysé selon les besoins. Le web scraping peut être utilisé pour diverses fins telles que l'extraction d'informations produits, d'avis clients, d'articles de presse, de publications sur les réseaux sociaux, etc. Il nécessite deux composants : un crawler et un scraper. Le Web Crawler est un algorithme utilisé pour parcourir le web afin de rechercher des données particulières requises, en suivant les liens sur Internet, tandis que le scraper est un outil qui extrait les données depuis le code HTML du site web et produit ces données extraites dans un format structuré. Cela peut être une tâche simple et complexe à la fois ; certains défis que les scrapers peuvent rencontrer sont listés ici.

Défis du web scraping

Mécanismes anti-scraping :

Plusieurs sites web emploient des mesures anti-scraping pour empêcher les bots de web scraping, notamment les CAPTCHAs, le blocage IP, les honeypot traps, le contenu dynamique, et certains empêchent même le scraping par l'implémentation d'exigences de connexion. Les scrapers web doivent utiliser diverses techniques pour contourner ces obstacles ou mécanismes anti-scraping. Les principales techniques de contournement sont :

• Utiliser un proxy
• Utiliser un solveur de CAPTCHA
• Utiliser un navigateur headless

Infrastructures de proxies à grande échelle :

Les scrapers web doivent utiliser un proxy pour masquer leur adresse IP réelle afin d'éviter d'être détectés ou bloqués par le site web. Cependant, gérer un grand nombre de proxies peut être coûteux et compliqué. Les scrapers web doivent choisir des fournisseurs de proxies fiables et éthiques qui peuvent leur offrir des adresses IP diversifiées de haute qualité.

Scraping géo-spécifique :

Certains sites web n'autorisent pas l'accès depuis certaines régions ou affichent un contenu différent selon la localisation de l'utilisateur. Les scrapers web doivent utiliser un proxy géo-ciblé ou un Virtual Proxy Network (VPN) pour accéder à ces sites web et obtenir les données souhaitées.

Changements de structure des sites web :

Les sites web modifient souvent leur contenu et leur mise en page pour améliorer l'expérience utilisateur ou ajouter de nouvelles fonctionnalités. Cela peut affecter la capacité du scraper à extraire des données depuis le code HTML. Les scrapers web doivent surveiller ces changements et mettre à jour leurs capacités de scraping en conséquence.

Scraping à grande échelle ou scraping distribué :

Lorsque les scrapers web nécessitent de grandes quantités de données ou doivent extraire des données depuis plusieurs sites web, ils doivent utiliser des systèmes distribués capables de gérer la concurrence, l'évolutivité, la tolérance aux pannes et les techniques d'équilibrage de charge. Les scrapers doivent également respecter les limitations de taux du crawler du site web afin d'éviter de surcharger les serveurs du site requis.

Qualité des données :

Les données produites peuvent être incomplètes, inexactes, obsolètes ou même non pertinentes si le scraping n'est pas effectué correctement. Les scrapers web doivent s'assurer que les données extraites proviennent de sources fiables, et ils doivent valider et nettoyer les données et supprimer les parties non pertinentes avant de stocker ces données dans un format structuré pour éviter des problèmes futurs.

Outils utilisés dans le web scraping :

De nombreux outils sont utilisés pour scraper les données web selon les préférences, les besoins et les compétences des scrapers. Certains des outils de scraping les plus utilisés sont :

1. Piloterr : c'est une API qui gère les proxies, les navigateurs et les CAPTCHA pour les scrapers. Cette API peut être utilisée avec n'importe quel langage de programmation ou framework selon les besoins.
2. Scrap Box : c'est un logiciel desktop spécialement conçu pour les scrapers web. Il vous permet de scraper des sites web en fournissant divers outils comme un scraper de mots-clés, un extracteur de liens, un scraping d'e-mails, etc.
3. Screaming Frog : ce logiciel desktop parcourt les sites web et les audite pour des avantages SEO. Vous pouvez l'utiliser pour extraire des méta-données comme les titres, les balises meta, les images, les hyperliens et autres.
4. Scrapy : c'est un framework open source pour scraper des données depuis le web et crawler en utilisant le langage Python. Cet outil est utilisé pour créer des spiders capables de scraper des données depuis plusieurs sites web simultanément.
5. Pyspider : c'est également un outil ou framework open source pour Python avec les avantages supplémentaires d'une interface web qui vous permet d'écrire des scripts, surveiller les tâches et même déboguer les erreurs.
6. Beautiful Soup : c'est également une bibliothèque open source pour les scrapers qui parse les documents HTML et XML en Python. Elle peut être utilisée pour extraire des données depuis des sites web en utilisant des méthodes comme les sélecteurs CSS ou les expressions régulières selon les besoins.
7. Diffbot : Diffbot est une API qui utilise la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel pour extraire des données structurées depuis n'importe quel type de site web. Cet outil peut être utilisé avec tous types de langages de programmation ou frameworks.
8. Common Crawl : c'est également un projet open source qui crawle les données web à grande échelle et vous fournit des données HTML brutes accessibles et analysables selon les exigences des scrapers. Il peut être utilisé pour obtenir des données depuis des millions de sites web sans le processus fastidieux de les scraper vous-même.

Importance du web scraping

Le web scraping vous permet d'accéder et d'analyser de grandes quantités de données depuis divers sites web. Les raisons qui rendent ce processus important sont :

Automatisation

Les scrapers web peuvent automatiser le processus d'extraction de données depuis différents sites web, ce qui leur aide à gagner du temps et des ressources. Ces outils et APIs peuvent collecter de grandes quantités de données en un seul clic.

Rentabilité

Le web scraping peut réduire le coût d'acquisition de données en éliminant le besoin de saisie manuelle de données ou même d'embaucher une équipe, ce qui peut être trop coûteux pour certaines organisations. Vous pouvez utiliser le web scraping pour obtenir des données qui ne sont pas disponibles au public ou qui sont trop coûteuses à accéder.

Mise en œuvre simple

Le web scraping peut être facilement mis en œuvre en utilisant divers outils et techniques qui dépendent uniquement de vos préférences et compétences. Vous pouvez utiliser des logiciels, frameworks, bibliothèques ou APIs de web scraping pour extraire des données web en utilisant n'importe quel langage de programmation ou framework de votre choix.

Faible maintenance

Si vous utilisez un outil ou service de scraping fiable, cela vous aidera à minimiser les efforts de maintenance liés à l'extraction de données. Vous pouvez surveiller les changements des sites web, gérer les erreurs et mettre à jour vos scrapers en conséquence.

Vitesse

Le web scraping peut extraire des données depuis des sites web à un rythme rapide, en particulier si vous utilisez un système distribué capable de gérer la concurrence et l'évolutivité. Vous pouvez l'utiliser pour obtenir de grands volumes de données avec un temps minimum requis.

Exactitude des données

Les outils de web scraping extraient les données directement depuis le site source. Cela garantit l'exactitude des données. Vous pouvez utiliser des techniques de web scraping telles que les expressions régulières ou les sélecteurs CSS pour valider et nettoyer les données avant de les stocker dans un format structuré.

Gestion efficace des données

Le web scraping peut être utile pour gérer efficacement les données en vous permettant d'exporter dans divers formats comme CSV, JSON, XML ou tout autre format souhaité. Vous pouvez également l'utiliser pour intégrer les données avec d'autres sources, bases de données ou APIs.

Innovation

Le web scraping peut favoriser l'innovation en vous permettant de créer de nouveaux produits et services basés sur les données que vous extrayez. Vous pouvez l'utiliser pour obtenir des informations sur votre marché local, vos clients et les informations concurrentielles, identifier les tendances locales et surveiller le marché de près.

Aspects juridiques du web scraping

En termes simples, le web scraping n'est pas illégal en soi. Les données publiquement accessibles peuvent généralement être collectées et utilisées, mais les scrapers peuvent faire face à des problèmes juridiques selon ce qu'ils collectent et comment ils l'utilisent. Les principaux risques sont :

Violation de contrat

De nombreux sites interdisent le scraping dans leurs conditions d'utilisation et restreignent l'usage de leurs données. Enfreindre ces conditions peut exposer à des poursuites civiles pour violation de contrat: même lorsque les données sont publiques.

Violation du droit d'auteur

Les sites protègent souvent leur contenu par le copyright. Scraper et republier textes, images ou bases de données sans autorisation peut déclencher des actions pour violation du droit d'auteur. Extraire des faits est généralement acceptable ; republier une expression créative ne l'est pas.

Computer Fraud and Abuse Act (CFAA)

Cette loi fédérale américaine interdit l'accès non autorisé aux ordinateurs et réseaux. Après l'arrêt Van Buren v. United States (2021) de la Cour suprême, le CFAA s'applique surtout lorsque vous contournez des contrôles d'accès techniques: pas lorsque vous scrapez des données visibles sans connexion.

Secrets d'affaires

Scraper des informations confidentielles ou propriétaires: listes de clients, algorithmes de tarification, documents internes, et les partager peut entraîner des actions pour appropriation illicite de secrets d'affaires.

Réglementations sur la protection des données

Les données personnelles sont réglementées indépendamment du scraping. Dans l'UE, le RGPD s'applique ; en Californie, le CCPA. Collecter noms, e-mails ou numéros de téléphone sans base légale ou consentement peut entraîner des amendes significatives, quelle que soit la méthode de collecte.

6 règles pour un web scraping légal et conforme

Que vous scrapiez pour de l'étude de marché, du recrutement ou de la veille concurrentielle, ces six règles vous maintiennent dans un cadre solide :

1. Scraper pour un objectif légitime

Collectez des données pour votre propre analyse ou usage interne: pas pour les republier, nuire au site source ou causer un préjudice financier ou réputationnel à son propriétaire. Republier du contenu scrapé à des fins commerciales nécessite presque toujours l'autorisation du titulaire des droits.

2. Rester sur les données publiquement accessibles

Ne collectez que les informations qu'un visiteur peut voir sans se connecter ni contourner un paywall. Les données derrière une authentification, un code d'accès ou un abonnement ne sont pas « publiques » au sens juridique, même si vous pouvez techniquement y accéder.

3. Respecter le droit d'auteur

Avant de copier textes, images, marques ou contenus de bases de données, vérifiez s'ils sont protégés. Vous pouvez généralement réutiliser des faits et transformer les données dans un format original ; vous ne pouvez pas republier du matériel protégé sans consentement.

4. Maîtriser votre cadence de scraping

Un scraping agressif peut surcharger les serveurs et entraîner un blocage IP. Consultez le fichier robots.txt du site pour les directives Crawl-delay. En l'absence de directive, un rythme sûr est d'environ une requête toutes les 10 à 15 secondes. Ignorer robots.txt n'est pas illégal dans la plupart des juridictions, mais c'est une mauvaise pratique qui mène souvent à des blocages.

5. Suivre le même chemin qu'un visiteur normal

Accédez aux pages comme le ferait un moteur de recherche: via des URL publiques, sans perturber la structure du site ni son fonctionnement normal. Cela réduit le risque de perturbation technique et de violations de ToS liées aux méthodes d'accès non autorisées.

6. Identifier votre scraper

Configurez un User-Agent honnête incluant le nom de votre organisation, une URL ou un e-mail de contact, et une brève description de votre activité. La transparence facilite le contact avec les propriétaires de sites et évite souvent l'escalade vers des actions juridiques.

CFAA

Le Computer Fraud and Abuse Act ou CFAA est une loi fédérale américaine qui interdit l'accès non autorisé aux ordinateurs ou réseaux. Cette loi remonte à 1986 en tant qu'amendement à la loi existante sur la fraude informatique qui avait été incluse dans le Comprehensive Crime Control Act de 1984. Le CFAA couvre divers types de crimes cyber et informatiques comme l'obtention d'informations sur la sécurité nationale, l'accès à un ordinateur pour obtenir des informations, l'intrusion dans un ordinateur gouvernemental, l'accès à un ordinateur pour frauder ou obtenir une valeur, la transmission de connaissances causant des dommages intentionnels ou imprudents, le trafic de mots de passe ou des éléments similaires. Le CFAA fournit également des précautions et des recours pour les victimes qui ont subi certains crimes cyber ou informatiques. Cette loi a été largement critiquée pour être vague, large et obsolète, bien qu'elle ait été amendée plusieurs fois au fil des années pour traiter de nouvelles formes de cybercriminalité et l'implémentation de nouvelles technologies comme l'IA.

RGPD

Le RGPD est une loi de l'UE qui réglemente la collecte et le traitement des données personnelles appartenant à des individus dans l'UE ou l'EEE. Elle s'applique aux organisations à l'intérieur et à l'extérieur de l'UE. Le RGPD donne aux individus le contrôle de leurs données personnelles et impose des pénalités aux organisations non conformes. Le scraping en soi n'est pas interdit, mais l'utilisation de données personnelles scrapées: par exemple, récolter noms et e-mails pour générer des leads sans consentement, est restreinte. Exigences clés pour les scrapers :

• Base légale : le web scraping doit avoir une raison juridique valable pour collecter et utiliser des données personnelles. Le RGPD fournit six bases légales possibles : consentement, contrat, obligation légale, intérêt vital, intérêt public et intérêt légitime. Les scrapers web doivent déterminer l'une de ces bases applicable à leur activité et la documenter en conséquence.
• Transparence : le web scraping doit être transparent et informer les individus sur la façon dont leurs données personnelles sont collectées et où elles seront utilisées. Le RGPD exige que les scrapers web fournissent des informations claires et concises sur leur identité, l'objectif de l'extraction de données, la base légale, les destinataires, la période de conservation, les droits individuels, etc.
• Minimisation des données : les scrapers web doivent limiter la collecte et l'utilisation de données personnelles à ce qui est pertinent et nécessaire pour des objectifs spécifiques uniquement. Le RGPD exige que les scrapers web limitent leur extraction de données à ce qui est adéquat et proportionné aux objectifs.
• Qualité des données : le web scraping doit garantir que les données personnelles sont exactes et toujours à jour. Le RGPD exige que les scrapers web corrigent et suppriment toute donnée inexacte sans délai.
• Sécurité des données : le web scraping doit protéger les données personnelles contre l'accès non autorisé ou la perte de données personnelles. Le RGPD exige la mise en œuvre de mesures techniques et organisationnelles appropriées pour assurer un niveau de sécurité correspondant aux risques liés au traitement des données personnelles.
• Analyse d'impact relative à la protection des données (DPIA) : les scrapers web doivent mener une DPIA s'ils sont impliqués dans un traitement à haut risque de données personnelles. La DPIA est un processus systématique qui évalue l'impact du traitement sur les droits et libertés individuels, et identifie les mesures pour atténuer ces risques.

LGPD

La Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) est une loi brésilienne qui réglemente les données personnelles des individus au Brésil. Elle réglemente la façon dont ces données sont collectées et traitées, et protège les données à l'intérieur et à l'extérieur du Brésil, de manière similaire au RGPD.

Conditions d'utilisation

Les conditions d'utilisation (ToS) sont un accord juridique entre les propriétaires de sites et les utilisateurs. Pour le scraping, les clauses pertinentes sont celles qui restreignent l'accès automatisé ou limitent l'usage des données.

Ces termes et conditions comptent car ils peuvent affecter la responsabilité civile de votre activité de scraping. Violer les ToS ne rend pas automatiquement le scraping criminel, mais les propriétaires de sites peuvent poursuivre pour violation de contrat. En cas de doute, demandez une autorisation écrite: surtout pour un usage commercial.

Politiques notables des grandes plateformes :

• Ryanair interdit explicitement le scraping commercial sans accord de licence écrit.
• LinkedIn interdit le scraping de profils via crawlers, plugins ou tout moyen automatisé: bien que les tribunaux aient statué que le scraping de profils publics ne viole pas le CFAA (voir l'étude de cas ci-dessous).
• Amazon exige une autorisation écrite avant d'utiliser robots, spiders ou scrapers sur ses services.
• Meta (Facebook, Instagram) interdit la collecte automatisée de données sans autorisation préalable.
• X (Twitter) restreint l'accès à son API et interfaces officiellement supportées.
• YouTube limite l'accès à ses propres outils et interfaces.

Utilisations éthiques du web scraping

Le web scraping n'est pas considéré comme illégal lorsqu'il est effectué éthiquement. Cela signifie lorsque vous scrapez des données accessibles au public, non protégées ou non restreintes par des lois et réglementations, et utilisées uniquement pour des fins bénéfiques et légitimes. Certains scénarios d'utilisation éthique du web scraping sont :

• Scraper des données pour la recherche académique et les fins éducatives.
• Scraper pour l'analyse de marché ou l'intelligence métier.
• Scraper pour l'agrégation de contenu et la curation de news.
• Scraper pour le SEO ou l'analytique web.

Utilisations interdites ou illégales du web scraping

Le web scraping devient illégal lorsqu'il est utilisé pour des fins non éthiques, comme publier les données collectées pour nuire à quelqu'un, ou tenter d'extraire des données confidentielles ou non publiquement disponibles qui sont interdites pour une raison. Certains exemples d'utilisations illégales du web scraping sont :

• Scraper des données personnelles comme les noms, e-mails, numéros de téléphone ou informations de contact sans consentement ou conformité aux réglementations sur la protection des données, RGPD ou CCPA.
• Scraper du contenu protégé par copyright comme des livres, images, articles, musique, etc. sans permission du propriétaire pour un usage équitable.
• Scraper des informations confidentielles ou propriétaires comme les secrets d'affaires, la stratégie commerciale, la liste de clients, etc. sans autorisation du groupe commercial concerné.
• Scraper des données en contournant les mesures de sécurité comme les CAPTCHA, le blocage IP, la connexion et autres, ou en violant le CFAA et d'autres lois.
• Scraper des données en violant les Terms of Service ou le fichier robot.txt qui interdisent ou limitent le web scraping.
• Scraper des données en surchargeant le serveur web ou en perturbant la fonctionnalité d'un site web.
• Scraper des données pour du spam, du phishing, des activités frauduleuses, le vol d'identité et les cyberattaques, etc.

Études de cas

Voici des affaires judiciaires notables impliquant le web scraping, illustrant comment les tribunaux ont tranché sur les données publiques, les ToS et le CFAA.

HiQ Labs vs LinkedIn

HiQ Labs scrapait des données de profils LinkedIn publiquement visibles pour fournir des services analytiques aux employeurs. LinkedIn envoya une mise en demeure et bloqua l'accès, invoquant le CFAA et les violations de ToS.

L'affaire a connu plusieurs rebondissements :

• 2019 : La Cour d'appel du Ninth Circuit statua que le scraping de données publiquement accessibles ne viole pas le CFAA.
• 2021 : La Cour suprême annula cet arrêt après Van Buren v. United States, qui a restreint le CFAA à l'accès non autorisé, et non aux seules violations de ToS.
• 2022 : Le Ninth Circuit confirma que HiQ pouvait scraper les profils publics. La demande de LinkedIn pour un examen par la Cour suprême fut rejetée.

Au final, les tribunaux ont statué qu'hiQ avait violé les conditions d'utilisation de LinkedIn: sans trancher clairement quand le scraping devient illégal. HiQ a cessé ses activités avant que le litige ne soit totalement résolu.

Enseignement : Scraper des données publiques n'est généralement pas un crime au sens du CFAA aux États-Unis, mais violer les ToS d'une plateforme peut toujours mener à des actions civiles pour violation de contrat. Les ToS de LinkedIn interdisent explicitement le scraping même lorsque les tribunaux ne le considèrent pas comme du piratage.

LinkedIn vs Proxycurl et ProAPIs (2025)

La campagne d'application de LinkedIn ne s'est pas arrêtée avec hiQ. Comme le rapportait Bloomberg Law en décembre 2025, la plateforme a intensifié sa lutte juridique et technique contre les scrapers bots: d'autant que l'IA rend l'extraction à grande échelle accessible à moins d'ingénieurs.

Deux affaires récentes illustrent cette évolution :

• Proxycurl (2025) : LinkedIn a poursuivi cette startup basée à Singapour pour avoir créé de faux comptes afin de scraper des profils à grande échelle. Proxycurl a fermé en juillet 2025 plutôt que de poursuivre le combat devant les tribunaux.
• ProAPIs (2025) : En octobre, LinkedIn a poursuivi ProAPIs, l'accusant d'avoir créé des millions de faux comptes et commercialisé un logiciel de scraping capable de centaines de requêtes par seconde. L'affaire (LinkedIn Corporation v. ProAPIs Inc, N.D. Cal., No. 3:25-cv-8393) envisageait un règlement anticipé fin 2025.

Les plaintes de LinkedIn décrivent un jeu du chat et de la souris : les faux comptes sont souvent détectés en environ une journée, mais chacun peut scraper des dizaines de profils avant d'être restreint, et de nouveaux comptes remplacent les comptes bloqués plus vite qu'ils ne peuvent être interceptés.

Ce qui a changé : Contrairement à l'ère hiQ, les victoires récentes de LinkedIn s'appuient moins sur le CFAA et davantage sur la création de faux comptes, les violations de ToS et le contournement des contrôles d'accès. Les tribunaux ont aussi statué en faveur de scrapers lorsque seules des données publiquement accessibles étaient collectées (comme la victoire de Bright Data contre Meta en 2024) mais les affaires impliquant de faux identifiants ou des mots de passe restent bien plus difficiles à défendre.

Pour les scrapers, la leçon est claire : LinkedIn poursuit activement les opérations à grande échelle, et le cadre juridique autour du scraping de profils (notamment pour l'entraînement d'IA ou la revente) reste flou.

Meta Inc. vs BrandTotal LTD et Unimania Inc.

Deux entreprises utilisaient des extensions de navigateur pour scraper des données depuis les plateformes Meta (Facebook, Instagram, Twitter, YouTube, LinkedIn, Amazon) sans autorisation. Meta les a poursuivies pour violations de ToS et accès non autorisé aux données. L'affaire s'est soldée en 2022 par une injonction permanente et une pénalité financière significative.

Ryanair Limited vs PR Aviation

PR Aviation scrapait des informations de vol depuis le site Ryanair pour proposer des comparaisons de prix. Ryanair a poursuivi pour violations de ToS et de protection des bases de données. La Cour de justice de l'UE a statué en faveur de Ryanair en 2015, confirmant que les propriétaires de sites peuvent contractuellement restreindre le scraping par des tiers.

Conclusion

Le web scraping est légal lorsque vous collectez des données publiquement accessibles pour des fins légitimes. Pour rester en conformité :

• Évitez de scraper des données personnelles protégées par le RGPD, le CCPA ou des lois similaires sans base légale.
• Respectez le droit d'auteur: extrayez des faits, ne republiez pas de contenu protégé.
• Suivez les ToS du site et le robots.txt, limitez votre cadence de requêtes et identifiez votre scraper.
• Ne contournez jamais les murs de connexion, CAPTCHAs ou autres contrôles d'accès pour atteindre des données restreintes.

Le scraping devient illégal lorsque vous utilisez les données pour de la fraude, du spam ou pour nuire: ou lorsque vous violez le droit d'auteur, les règles de protection des données ou les lois sur les secrets d'affaires. En cas de doute, consultez un avocat familiarisé avec les juridictions où vous opérez et où le site cible est hébergé.