Data Parsing - Définition, techniques, défis - Le Guide Ultime

Points clés à retenir

• Le parsing manuel des données prend du temps et est sujet à des erreurs, tandis que l'OCR traditionnel a des difficultés avec la précision.
• Les outils pilotés par l’IA comme Parseur surmontent les limites traditionnelles grâce à l'OCR avancé, au machine learning et à l'automatisation.

Cet article va vous guider à travers le parsing de données, pourquoi il est crucial pour les entreprises modernes, comment il fonctionne, les cas d’utilisations courants et les points à considérer lors du choix d’un outil de parsing de données. Nous vous présenterons également Parseur, une plateforme automatisée d’extraction et de parsing de données pour automatiser vos workflows.

Qu'est-ce que le parsing de données ?

Il existe de nombreuses définitions du parsing de données, car c’est un concept vaste, mais nous avons tenté de le simplifier pour vous.

Le parsing de données est la conversion de données d’un format à un autre, généralement de données non structurées (HTML brut) à des données structurées (JSON, CSV). Il convertit les données dans un format plus lisible.

Un parseur de données aide à parser les données et à les transformer dans le format dont vous avez besoin. Toutefois, tous les parseurs de données ne fonctionnent pas de la même façon : certains nécessitent de suivre des règles de parsing spécifiques.

Définition du parsing

Dans un langage de programmation, le parsing de données désigne le fait d’analyser les données et de les structurer selon des règles précises.

Wikipedia définit le parsing comme « le processus d’analyse d’une chaîne de symboles, soit en langage naturel, soit dans des structures de données.»

Le parsing permet de décomposer ces informations en éléments significatifs (comme les noms, dates, adresses, montants), typiquement dans un format structuré tel que CSV, JSON ou XML.

Le parsing de données est-il identique à l'extraction de données ?

Le parsing de données et l’extraction de données sont distincts. L’extraction de données concerne la récupération de données depuis des documents tandis que le parsing de données se réfère à la transformation de ces données dans un format exploitable.

L'extraction de données constitue la première étape du processus ETL (Extract Transform Load), tandis que le parsing de données est la seconde étape.

Types de parsing de données

Le parsing de données peut être scindé en 2 grands types ou approches :

1. Basé sur la grammaire
2. Basé sur les données

Dans le parsing de données basé sur la grammaire, vous définissez un ensemble de règles permettant d’identifier la structure d’un texte en entrée. Ces règles peuvent être créées dans un fichier ou intégrées au code.

Un très bon exemple de parsing basé sur la grammaire est l’utilisation d’expressions régulières (regex).

À l’inverse, le parsing basé sur les données utilise des méthodes fondées sur des règles et des langages comme le traitement du langage naturel (TLN/NLP). Les expressions régulières (regex) servent ainsi à identifier et extraire des données selon des motifs récurrents : elles sont idéales pour les données semi-structurées telles que les logs ou les e-mails.

Pourquoi le parsing de données est-il important ?

Lorsque vous manipulez de grands volumes de données, il devient essentiel de s'assurer de la fiabilité, de la justesse et de l'absence d’erreurs de ces données. Le parsing de données a bien des avantages sur la saisie manuelle des données, comme indiqué ci-dessous.

Vitesse

Le parsing de données peut être bien plus rapide que la saisie manuelle, car une machine traite d’immenses quantités de données brutes en un temps record, bien plus vite qu’un humain. Un seul parseur de données peut parser des milliers de fichiers d’un coup et en extraire le contenu en quelques secondes ou minutes. La saisie manuelle prend bien plus de temps, chaque enregistrement devant être saisi individuellement par un employé qui risque de faire des erreurs.

En 2013, les entreprises américaines ont subi près de 7 milliards de dollars de pénalités civiles de l’IRS, en grande partie à cause de déclarations incorrectes de revenus et d’éléments liés à l’emploi.

Précision

Quand les entreprises s’en remettent uniquement à des humains pour gérer leurs données au lieu de recourir à des solutions de parsing telles que Parseur, les erreurs sont fréquentes. Le parsing de données assure la fiabilité : il s’effectue par logiciel pour saisir les bons chiffres dans les champs ou retrouver des noms dans une base de données.

Modernisation des données

Des organisations ayant accumulé des données depuis longtemps les stockent parfois dans des formats très divers. Le parsing de données rend simple la numérisation de ces informations pour enfin les exploiter pleinement.

Cas d'utilisation du parsing de données

Le parsing de données est aujourd’hui utilisé dans de nombreux secteurs par de multiples organisations. Voici quelques-uns des cas d’usage les plus courants :

Immobilier

Les agents immobiliers reçoivent chaque jour des centaines de leads depuis diverses plateformes (Zillow, Trulia, Realtor). Avec le parsing de données, ils peuvent extraire aisément les coordonnées d’acheteurs et les informations sur les biens puis transmettre ces données à un CRM immobilier comme Realvolve ou Wise agent.

Apprenez-en plus sur comment automatiser les leads immobiliers.

Services financiers

Les organismes financiers comme les banques ou compagnies d’assurance traitent des millions de transactions au quotidien. Celles-ci sont stockées en base de données et doivent être parsées pour analyse et reporting. Le parsing de données leur permet d’exploiter cet énorme volume d’information pour offrir de meilleurs services à leurs clients.

Santé

Les établissements de santé doivent stocker une quantité massive de dossiers patients qui seront parsés à des fins d’analyses. Par exemple, les médecins souhaitent pouvoir accéder instantanément aux antécédents médicaux de patients à tout moment pendant une intervention ou un traitement.

Commande & livraison de nourriture

Si vous travaillez dans la restauration, vous savez combien il est important d’extraire correctement les informations de commande et de clients afin de livrer la bonne commande. Grâce au parsing de données, les informations peuvent être facilement extraites, transformées et envoyées vers un Google Sheet partagé.

Comme Barberitos a augmenté ses ventes de 30 % avec Parseur, vous pouvez aussi automatiser votre process de commande.

Le défi manuel du parsing de données

Le parsing manuel des données reste courant dans certaines structures, mais pose des difficultés majeures :

• Chronophage : Les collaborateurs peuvent passer jusqu’à 40 % de leur temps à collecter et préparer manuellement les données.
• Sujet aux erreurs : La saisie manuelle des données coûte environ 3 trillions de dollars chaque année rien qu’aux États-Unis.
• Manque de scalabilité : Quand les volumes explosent, les méthodes manuelles ne tiennent plus la route.

Pourquoi l’OCR traditionnel est-il limité ?

Si l’OCR traditionnel est efficace pour détecter du texte, il est limité sur :

• Des mises en page complexes : Les structures de documents variables déstabilisent les OCR de base.
• Résultats sujets à erreurs : L’OCR implique souvent de fastidieuses vérifications humaines.
• Compréhension contextuelle limitée : Il ne peut donner de sens aux données extraites.

L’IA dans le parsing de données

L’intelligence artificielle (IA) bouleverse le parsing de données en levant les limites des approches traditionnelles :

1. Algorithmes OCR avancés : Les outils IA détectent et extraient précisément du texte à partir de documents scannés ou d’images.
2. Modèles auto-apprenants : Le machine learning permet aux outils de parsing IA de s’adapter à de nouveaux formats et de progresser au fil du temps.
3. Automatisation intégrée : Les solutions IA s’intègrent naturellement avec CRMs, ERPs et autres systèmes, pour un workflow data continu.

Faut-il construire son propre parseur de données ?

La vraie question qui se pose est : faut-il créer un parseur de données en interne ou acheter un outil de parsing ? Le développement d’un parseur présente ses avantages et inconvénients.

Avantages à développer son parseur de données

1. Contrôle total sur le process de parsing
2. Personnaliser l’outil selon vos besoins

Inconvénients de développer son parseur

1. Former le personnel à comprendre les besoins et rédiger les spécifications
2. Ressources et budgets nécessaires au développement technique
3. Maintenance inévitable de l’outil, qui coûtera beaucoup de temps et d’argent à long terme

Quels critères pour un outil de parsing de données ?

Lors du choix d’une solution, veillez aux points suivants :

• L’outil doit être intuitif, permettant aux profils non techniques de créer aisément modèles ou règles.
• Il doit gérer des volumes croissants de données sans compromettre la rapidité ou la justesse.
• Il doit parser plusieurs types de documents : e-mails, PDFs, images, tableurs…
• Il doit s’intégrer sans couture à vos CRMs, ERPs, bases de données ou plateformes analytics, pour un flux continu au sein de votre stack technique.

L’alternative : opter pour un outil de parsing de données comme Parseur

Parseur est un outil de parsing d’e-mails et PDF performant qui automatise l’extraction de données à partir d’e-mails, PDF, fichiers tableurs et autres documents. Parseur s’appuie sur un moteur OCR innovant, combinant OCR Zonal et OCR Dynamique, afin de capturer toutes les données rapidement et de façon fiable, sans aucun besoin en codage.

Grâce à ses fonctionnalités natives, Parseur permet :

• D’extraire des données depuis des documents texte ou image
• D’extraire des blocs répétés dans des tableaux
• D’automatiser le parsing de données pour des usages spécifiques (restauration, immobilier, ou alertes Google)
• D’envoyer les données vers n’importe quelle application : Google Sheets, Zapier, Make, ou Power Automate

Pour conclure

Jamais les entreprises n’ont eu autant d’informations enfouies dans leurs documents. Dans le monde professionnel d’aujourd’hui, le parsing de données est devenu une clé de l’efficacité, permettant de révéler de précieux insights et d’éclairer les décisions. Avec l’IA en moteur, des outils comme Parseur rendent le parsing de données plus accessible, plus fiable et plus rapide que jamais, transformant la façon dont les organisations gèrent leurs données.

En automatisant le parsing, Parseur supprime les tâches manuelles et les approximations, aidant les entreprises à fluidifier les workflows et à booster leur efficacité opérationnelle. C’est aujourd’hui le meilleur moment pour tirer parti de la puissance du parsing automatisé des données.

Nous espérons que vous comprenez désormais ce qu’est le parsing de données et le fonctionnement d’un parseur de données. Lors de votre choix entre développement interne ou achat, gardez à l’esprit le volume de données à parser.

Foire Aux Questions

Voici les questions les plus fréquemment posées sur le parsing de données.

Qu'est-ce qu'un exemple de parsing de données ?

Le parsing de données peut être utilisé pour extraire des informations spécifiques d’un document texte volumineux, tel qu’un CV, en utilisant des techniques telles que la correspondance de mots-clés et les expressions régulières.

Comment utiliser un parseur de données ?

Différents outils de parsing de données disposent de différentes fonctionnalités. Si vous utilisez un parseur de données comme Parseur, il n’y a aucune règle de parsing ni connaissance en codage nécessaires.

Quels outils sont nécessaires pour le parsing de données ?

Parseur, Scraper API ou Import.io sont tous des exemples d’outils de parsing de données.

Qu'est-ce que le parsing de données en Python ?

Vous pouvez écrire votre propre code en Python pour le parsing avancé de données

Dernière mise à jour le 1er août 2025