Le parsing de données est le processus qui consiste à transformer du texte brut ou des fichiers en champs de données structurés que les ordinateurs et les applications peuvent exploiter. En termes simples, le parsing trouve les éléments qui vous intéressent (noms, dates, montants de factures) et les place dans un format prévisible tel que le CSV ou le JSON afin qu’ils soient traités automatiquement.
Points clés à retenir
- Le parsing de données convertit des données brutes ou non structurées en formats structurés pour un traitement facilité.
- Le parsing manuel et l’OCR traditionnel sont lents et sujets à erreurs comparés aux outils pilotés par l’IA.
- Des plateformes comme Parseur automatisent le parsing et l’extraction de données, améliorant la précision et faisant gagner du temps.
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 transforme 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.
Comment fonctionne le parsing de données, typiquement ?
- Entrée : Réception de documents ou textes bruts (e-mails, PDF, CSV...).
- Détection & nettoyage : Préparation du texte (OCR si besoin, suppression du bruit).
- Extraction : Identification et capture des champs (numéro de facture, date, total...).
- Sortie : Export des données structurées vers CSV, JSON ou une application tierce.
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.
Parsing vs OCR vs Extraction
Ces trois termes sont souvent utilisés de façon interchangeable, mais ils désignent différentes étapes dans le traitement documentaire :
- OCR (Reconnaissance Optique de Caractères) : Convertit les images ou documents scannés en texte exploitable par machine. Par exemple, l’OCR permet de reconnaître des caractères imprimés ou manuscrits sur une image de facture ou de reçu pour les rendre éditables. Toutefois, à ce stade, les données sont toujours non structurées et pas immédiatement prêtes à être utilisées dans une base de données ou un rapport.
- Parsing : Dès que le texte est disponible (saisi ou extrait via OCR), le parsing permet d’identifier et d’extraire les champs précis qui vous importent, comme un numéro de facture, un nom, un total ou une date. Il organise le texte brut dans un format structuré tel que CSV, JSON ou Excel pour un traitement automatisé.
- Extraction de données : C’est le processus global qui peut inclure à la fois l’OCR et le parsing. L’extraction de données englobe tout le flux consistant à récupérer les données, à les nettoyer et les valider pour les préparer à l’usage par des systèmes métier (CRM, ERP, tableurs...).
En résumé :
- L’OCR rend le texte lisible par machine.
- Le parsing structure ce texte et lui donne du sens.
- L’extraction de données combine toutes les étapes (et la validation) pour livrer une donnée propre, prête à l’automatisation ou à l’analyse.
Le parsing de données est-il identique à l'extraction de données ?
Le parsing de données et l’extraction de données sont différents l’un de l’autre. L’extraction de données concerne la récupération des données depuis des documents, alors que le parsing de données correspond 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 classé en 2 grands types ou approches :
- Parsing basé sur la grammaire
- Parsing basé sur les données
1. Parsing basé sur la grammaire
Le parsing basé sur la grammaire repose sur des règles prédéfinies pour identifier et interpréter la structure du texte. Ces règles peuvent être implémentées dans le code ou stockées dans des fichiers externes.
Un exemple courant est l’usage des expressions régulières (regex), qui permettent de détecter et d’extraire des informations selon des motifs textuels précis. Ce type de parsing est particulièrement utile pour les données semi-structurées comme les logs, e-mails ou rapports à format constant.
2. Parsing basé sur les données
Le parsing basé sur les données utilise l’intelligence artificielle (IA) et le traitement du langage naturel (NLP) pour reconnaître automatiquement des motifs et relations dans le texte. Au lieu de s’appuyer sur des règles fixes, il apprend à partir d’exemples et se montre ainsi beaucoup plus flexible pour traiter des contenus complexes ou non structurés tels que contrats, messages, factures...
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 besoins de bases de données au lieu de recourir à des solutions de parsing telles que Parseur, les erreurs sont fréquentes. Le parsing de données garantit la fiabilité : il s’effectue grâce à des logiciels fiables pour saisir les bons chiffres dans les champs ou retrouver des noms dans une base de données.
Modernisation des données
Les organisations qui collectent des données depuis longtemps peuvent les stocker dans des formats très variés. Le parsing de données facilite la numérisation et l’exploitation efficace de ces informations.
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). Grâce au parsing de données, ils peuvent extraire facilement 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 de donner du sens à ce volume gigantesque d’informations afin de proposer un meilleur service 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 de nombreuses organisations, 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 processus manuels 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 :
- Mises en page complexes : Les structures de documents variables déstabilisent les systèmes OCR basiques.
- Résultats sujets à erreurs : L’OCR nécessite souvent des validations manuelles fastidieuses.
- Compréhension contextuelle limitée : Il ne peut interpréter la signification des 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 :
- Algorithmes OCR avancés : Les outils dotés d’IA détectent et extraient précisément du texte à partir de documents scannés ou d’images.
- Modèles auto-apprenants : Le machine learning permet aux parseurs IA de s’adapter à de nouveaux formats et de s’améliorer avec le temps.
- Automatisation intégrée : Les outils pilotés par IA s’intègrent sans effort avec CRMs, ERPs et autres, pour garantir la fluidité du flux de données.
Faut-il construire son propre parseur de données ?
La vraie question qui se pose maintenant est : faut-il créer un parseur de données ou acheter un outil de parsing ? Développer un parseur de données présente ses avantages et ses inconvénients.
Avantages à développer son parseur de données
- Davantage de contrôle sur le processus de parsing
- Personnaliser l’outil selon vos besoins
Inconvénients de développer son parseur
- Formation des équipes pour comprendre les besoins et rédiger les spécifications
- Ressources et budgets nécessaires au développement de l’outil
- Besoin d’une maintenance inévitable qui coûtera beaucoup de temps et d’argent à long terme
Quels critères pour un outil de parsing de données ?
Lors du choix d’un outil de parsing, gardez les critères suivants en tête :
- Facilité d’utilisation : Les utilisateurs non techniques doivent pouvoir extraire les données facilement.
- Performance : Traiter des volumes croissants sans sacrifier la rapidité.
- Polyvalence : Prise en charge des e-mails, PDF, tableurs, images…
- Intégrations : S’adapter facilement avec vos CRMs, ERP ou plateformes d’analytics.
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 il n’y a eu autant d’informations enfermées dans des documents qu’aujourd’hui. Dans le paysage professionnel moderne, le parsing de données est devenu un pilier de l’efficacité, permettant aux organisations de dévoiler des insights de valeur et de prendre des décisions éclairées. Avec l’intelligence artificielle au cœur de la démarche, des outils comme Parseur rendent le parsing de données plus accessible, précis et rapide que jamais, transformant la façon dont les entreprises 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 comment fonctionne un parseur de données. Au moment de décider entre développement interne ou achat, gardez à l’esprit si vous avez beaucoup de données à parser ou non.
Foire Aux Questions
Voici les questions les plus fréquemment posées sur le parsing de données.
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Qu'est-ce qu'un exemple de parsing de données ?
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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.
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Comment utiliser un parseur de données ?
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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.
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Quels outils sont nécessaires pour le parsing de données ?
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Parseur, Scraper API ou Import.io sont tous des exemples d’outils de parsing de données.
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Qu'est-ce que le parsing de données en Python ?
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Vous pouvez écrire votre propre code en Python pour le parsing avancé de données
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