L'agence Apify.Donnée propre, chaque run.
Un Actor générique du Store colle rarement à ta cible, et un scraper qui marche une fois se fait bloquer à l'échelle. On construit des Actors custom pour tes sites exacts, on contourne l'anti-blocage avec rotation de proxy et retries, et on pousse des datasets propres vers ta stack via l'API et les webhooks.
★★★★★Avis vérifiés sur Trustpilot · Agence IA, automatisation & growth
Activecampaign
Adalo
AdCreative.ai
Agence Hermes Agent
Ahref
Airtable
Allo-The-Mobile-First-Company
Anthropic
Apify
Apolloio
Attio
Base44
Baserow
Brevo
Bright-Data
Browse-Ai
Bubble
Captaindata
ChatGPT
Claude
Claude CodeClaude CoworkClaude Design
Clay
Clickup
Cursor
Debug Make
Debug n8n
Debug Zapier
DeepSeek
Dust
ElevenLabs
Fillout
Flutterflow
Folk-Crm
Freepik SpacesUne agence Apify livre de la donnée propre, pas juste un scraper qui tourne.
N'importe qui peut lancer un Actor du Store. En construire un pour ta vraie cible, le garder débloqué à l'échelle, et livrer de la donnée que ton équipe peut utiliser, c'est un autre métier. Voici les quatre choses qu'on prend en charge.
- Actors custom
Des Actors custom pour les sites que tu cibles vraiment
Apify Store a des milliers d'Actors prêts à l'emploi, mais la donnée dont tu as besoin colle rarement parfaitement. On construit des Actors custom sur Crawlee avec Chrome headless (Puppeteer ou Playwright) pour tes cibles exactes : la pagination qui casse le scraper générique, le mur de login, la liste en lazy-load, le JSON caché dans un appel réseau. Chaque Actor lit un input schema propre et écrit un dataset structuré, donc il se branche au reste du pipeline au lieu d'être un script jetable.
Voir un build type - Anti-blocage
Anti-blocage et rotation de proxy qui tiennent à l'échelle
Un scraper qui marche sur ton laptop et meurt en prod, c'est l'échec qu'on voit le plus. On paramètre la couche proxy d'Apify (résidentiel ou datacenter, choisi par cible), on tourne les sessions, on gère la request queue avec retries et backoff, et on règle les fingerprints pour que les runs ne se fassent pas bloquer en cours de route. L'objectif, c'est un pipeline qui finit son run et renvoie le dataset complet, pas un qui laisse tomber la moitié des lignes en silence quand la cible durcit ses défenses.
Voir la méthode - Livraison data
Des datasets propres livrés à ton API, tes sheets ou ton warehouse
Le HTML scrapé brut, ce n'est pas le livrable. On structure la sortie, on dédoublonne, on normalise les champs et on valide, puis on pousse là où ton équipe l'utilise vraiment : ton API, Google Sheets, une base, ou ton warehouse via les intégrations Apify et les webhooks. Les runs partent sur un planning, un webhook prévient ta stack quand de la donnée fraîche arrive, et le key-value store garde les artefacts dont tu as besoin. Tu reçois des lignes utilisables, pas un dataset que tu dois encore nettoyer.
Voir les intégrations - Ops & enablement
Des runs planifiés, monitorés, et transmis à ton équipe
Un scraper n'est utile que tant qu'il continue de marcher, et les cibles changent leur markup sans prévenir. On planifie les runs, on câble monitoring et alertes pour que tu saches qu'un Actor a cassé avant que ton dashboard tourne dans le vide, et on documente le setup pour que ton équipe puisse le maintenir. On est d'abord une agence d'automatisation et d'IA, donc la donnée nourrit les workflows, l'enrichissement et les features IA que tu fais déjà, pas un export mort que personne n'ouvre.
Voir l'enablement IA
On construit le scraping Apify comme un pipeline de prod, pas un script jetable.
La plupart des projets de scraping meurent pareil : un Actor qui marche en démo, pas de stratégie proxy, pas de monitoring, et il renvoie du vide la semaine où une cible change son markup. Donc on le traite comme une infra : scopé contre le vrai site, durci avec rotation de proxy et retries, livré en datasets propres, et planifié avec des alertes pour qu'un échec discret remonte vite.
- Audit · on cartographie tes cibles, la donnée qu'il te faut, et si le scraping est même le bon outil
- Build · des Actors custom sur Crawlee, avec anti-blocage et rotation de proxy réglés par cible
- Livraison · des datasets structurés poussés vers ton API, tes sheets ou ton warehouse via webhooks
- Operate · runs planifiés, monitoring et alertes, avec le setup transmis à ton équipe
On fait tourner de vrais pipelines Apify en prod.
On ne vend pas un palier de partenaire. On build sur Apify pour de vrais pipelines de données, donc on le paramètre comme il tient vraiment : des Actors custom sur Crawlee, une rotation de proxy réglée par cible, des retries sur la request queue, et du monitoring sur chaque run. C'est exactement ce qui manque quand un projet s'arrête à un scraper qui marchait en démo.
- On build sur Apify pour de vrais pipelines de données en prod, donc on paramètre anti-blocage, proxies et retries comme ils tiennent vraiment, pas comme une démo rapide le suggère.
- Honnête par défaut : si les conditions d'un site interdisent le scraping ou qu'une API officielle donne la donnée plus propre et moins chère, on te le dit avant que tu paies pour un Actor.
- Tu repars avec des datasets utilisables et un setup documenté, donc ton équipe peut maintenir et relancer les Actors sans nous.
- Aucun badge à vendre. On est jugé sur le fait que la donnée continue d'arriver propre après notre départ, pas sur un palier de partenariat.
Apify au cœur, ton pipeline de données autour.
On construit les parties qui transforment du scraping brut en donnée fiable et propre, puis on les connecte là où ton équipe bosse déjà. Voici ce que couvre un vrai projet Apify.
- Setup
Actors custom sur Crawlee
On construit des Actors sur Crawlee avec Puppeteer ou Playwright pour tes cibles exactes, avec un input schema propre et une sortie en dataset structuré, pour que chacun soit réutilisable au lieu d'un script jetable.
- Setup
Proxy & anti-blocage
On configure les proxies résidentiels et datacenter d'Apify, la rotation de sessions, les fingerprints et la politique de retries pour que les runs survivent aux rate limits et aux défenses anti-bot et renvoient le dataset complet, pas la moitié.
- Setup
Datasets & key-value store
On structure, dédoublonne et valide la sortie en datasets propres, et on utilise le key-value store pour les captures, fichiers et état de run, pour que ce qui arrive en aval soit utilisable dès l'arrivée.
- Setup
Request queue & crawling
On conçoit la request queue et la logique de crawl pour les gros sites : pagination, limites de profondeur, dédoublonnage et runs reprenables, pour qu'un gros crawl finisse de manière fiable au lieu de timer out ou boucler.
- Setup
API, webhooks & intégrations
On câble l'API Apify et les webhooks dans ta stack, on pousse la donnée vers tes sheets, bases ou ton warehouse, et on déclenche ton workflow aval au moment où un run se termine.
- Setup
Planification & monitoring
On planifie les runs, on met en place monitoring et alertes sur les échecs et les résultats vides, et on logge chaque run, pour que tu choppes un Actor cassé quand la cible change son markup, pas trois semaines plus tard.
On cadre ta cible de scraping, tu repars avec un plan.
Avant de chiffrer quoi que ce soit, on prend 60 minutes pour regarder tes cibles, la donnée qu'il te faut, et comment ça doit atterrir dans ta stack. Tu repars avec un avis honnête sur si le scraping est le bon outil, ce qu'on construirait, et où l'anti-blocage sera la partie dure. Zéro pitch, juste le regard d'un ingénieur sur ton problème de données.
- Un avis honnête sur si le scraping Apify colle à ta cible
- Les Actors custom qui valent le coup d'être construits en premier
- La stratégie proxy et anti-blocage par cible
- Un avis franc sur quand une API officielle bat le scraping
Comment on mène un projet de scraping Apify.
Cinq étapes, dans l'ordre. On ne construit pas avant d'avoir confirmé que le scraping est le bon outil, on ne ship pas de pipeline sans anti-blocage et monitoring, et ton équipe le possède à la fin. Chaque étape a un livrable et tu valides avant qu'on avance.
- Étape 1 · Audit scraping
Cartographier tes cibles et si le scraping est le bon outil
On regarde les sites dont tu veux la donnée, le volume et la fraîcheur qu'il te faut, et comment ça doit atterrir dans ta stack. La moitié de la valeur, c'est d'être honnête tôt : si les conditions d'une cible interdisent le scraping, ou qu'une API officielle donne la même donnée plus propre et moins chère, on le dit avant que tu paies pour un Actor. Quand le scraping est le bon choix, tu repars en sachant exactement ce qu'on va construire.
- Étape 2 · Construire les Actors
Des Actors custom sur Crawlee pour tes cibles exactes
On construit des Actors sur Crawlee avec Chrome headless (Puppeteer ou Playwright) pour tes cibles, en gérant pagination, murs de login, contenu en lazy-load et JSON dynamique. Chaque Actor prend un input schema propre et écrit un dataset structuré. On teste contre le vrai site, pas une fixture, pour que l'Actor gère les cas limites qui cassent un scraper générique du Store.
- Étape 3 · Contourner l'anti-blocage
Rotation de proxy et retries qui tiennent à l'échelle
Un scraper qui marche une fois et se fait bloquer à l'échelle est inutile. On paramètre la couche proxy d'Apify (résidentiel ou datacenter par cible), on tourne les sessions, on règle les fingerprints, et on gère la request queue avec retries et backoff. Le but, c'est un run qui finit et renvoie le dataset complet, même quand la cible durcit ses défenses anti-bot en plein crawl.
- Étape 4 · Livrer de la donnée propre
Des datasets structurés poussés là où ton équipe bosse
Le HTML brut, ce n'est pas le livrable. On structure, dédoublonne et valide la sortie, puis on la pousse vers ton API, Google Sheets, une base ou ton warehouse via les intégrations Apify et les webhooks. Un webhook prévient ta stack quand de la donnée fraîche arrive. Tu reçois des lignes propres et utilisables dès l'arrivée, pas un export que tu dois encore passer une journée à nettoyer.
- Étape 5 · Operate & transmettre
Planifier, monitorer, puis se pousser du chemin
Les cibles changent leur markup, donc un scraper a besoin d'être opéré, pas juste construit. On planifie les runs, on câble monitoring et alertes pour qu'un Actor cassé remonte vite, et on documente le setup pour que ton équipe le possède. Si tu veux aller plus loin, notre formation Apify couvre les Actors, Crawlee et l'API de A à Z. Si tu veux qu'on reste dispo pour ce qui passe à l'échelle, on en parle à part.
On est jugé sur la donnée qui continue d'arriver.
Aucun badge de partenaire à afficher, donc on met en avant ce qui compte : les retours des équipes dont on a construit les pipelines Apify, et le fait que la donnée a continué d'arriver propre après notre départ. Nos avis Trustpilot viennent de ces équipes, pas d'un deck marketing.
- Les Actors et le setup sont documentés et possédés par ton équipe
- Anti-blocage et monitoring câblés avant que quoi que ce soit tourne à l'échelle
- Des datasets validés, dédoublonnés et livrés propres
- Les avis Trustpilot viennent des équipes pour qui on a construit les pipelines
Les questions qu'on nous pose en boucle.
Que fait concrètement une agence Apify ?
Une agence Apify construit le scraping web et l'automatisation custom que les Actors prêts à l'emploi du Store ne couvrent pas, puis les fait tourner de manière fiable. On construit des Actors custom sur Crawlee avec Chrome headless pour tes cibles exactes, on paramètre rotation de proxy et anti-blocage pour que les runs tiennent à l'échelle, on structure la sortie en datasets propres, et on la pousse vers ton API, tes sheets ou ton warehouse via webhooks. L'objectif, c'est un pipeline de données qui continue de renvoyer des lignes utilisables, pas un script qui marche une fois et casse au prochain changement de la cible.Combien coûte un projet de scraping Apify ?
Ça dépend du périmètre : un seul Actor contre un site n'a rien à voir avec un pipeline multi-cibles avec anti-blocage, planification et livraison warehouse. On ne balance pas un forfait tout fait. On commence par un audit offert de 60 minutes pour cadrer tes cibles et confirmer que le scraping est même le bon outil, puis on chiffre un périmètre fixe. L'usage de la plateforme Apify (compute units, proxies), tu le paies à Apify ; on paramètre les runs et les choix de proxy pour que la facture reste prévisible au lieu de cramer des crédits en retries.Le scraping web avec Apify, c'est légal et safe ?
Ça dépend de la cible et de la donnée, et être clair là-dessus fait partie du job. La donnée publique est généralement jouable, mais les conditions d'un site peuvent interdire le scraping, et certaines données sont personnelles et régulées. On vérifie les conditions de la cible et le type de donnée avant de construire, on garde des cadences respectueuses, et si un site l'interdit clairement ou qu'une API officielle donne la même donnée proprement, on te le dit d'entrée. On préfère perdre un build que te filer un pipeline qui devient un risque.C'est quoi un Actor Apify et on en a besoin d'un custom ?
Un Actor est un programme conteneurisé sur Apify qui prend un input JSON, lance une tâche (en général du scraping ou de l'automatisation), et renvoie un dataset structuré. Apify Store a des milliers d'Actors prêts à l'emploi, et quand l'un colle à ta cible on l'utilise simplement. Tu as besoin d'un Actor custom quand ta cible a des spécificités que le scraper générique ne gère pas : mur de login, pagination bizarre, donnée en lazy-load, ou une sortie qui doit matcher un schema précis. On les construit sur Crawlee pour qu'ils soient réutilisables et maintenables, pas des scripts jetables.Vous gérez l'anti-blocage et les proxies pour les gros scrapes ?
Oui, c'est là que la plupart des projets de scraping échouent vraiment. On utilise la couche proxy d'Apify (résidentiel ou datacenter, choisi par cible), on tourne les sessions, on règle les fingerprints du navigateur, et on gère la request queue avec retries et backoff pour qu'un run survive aux rate limits et aux défenses anti-bot. Le but, c'est un crawl qui finit et renvoie le dataset complet, pas un qui laisse tomber la moitié des lignes en silence quand la cible durcit sa protection en cours de run. On monitore les résultats vides pour qu'un échec discret ne passe pas inaperçu.Comment on récupère la donnée scrapée dans nos propres systèmes ?
Via l'API, les webhooks et les intégrations Apify. On structure et valide le dataset, puis on le pousse vers ton API, Google Sheets, une base ou ton data warehouse, et on déclenche un webhook pour que ta stack sache au moment où de la donnée fraîche arrive. Les runs partent sur un planning, et le key-value store garde les fichiers ou captures dont tu as besoin. Le livrable, c'est des lignes propres dans le système que ton équipe utilise déjà, pas un CSV que quelqu'un doit télécharger et reformater à la main.Quand Apify n'est pas le bon choix ?
On te le dira honnêtement : si les conditions du site cible interdisent le scraping, ou s'il expose déjà une API officielle qui te donne la même donnée plus propre, moins chère et sans la course à l'armement du blocage, alors construire un Actor Apify est le mauvais move. Le scraping brille quand il n'y a pas d'API, que la donnée est publique, et que tu en as besoin à l'échelle sur un planning. Quand une API officielle existe, on te pointe en général vers elle. L'audit offert sert en partie à choper ça avant que tu dépenses pour un build dont tu n'as pas besoin.Vous maintenez les scrapers ou vous les construisez juste ?
Les deux, et la maintenance compte plus qu'on ne le croit, parce que les cibles changent leur markup sans prévenir et un scraper qui marchait le mois dernier peut renvoyer du vide en silence. On planifie les runs, on câble monitoring et alertes sur les échecs et les datasets vides, et on documente les Actors pour que ton équipe puisse les réparer et les relancer. Si tu veux aller plus loin, on a une formation Apify qui couvre Actors, Crawlee, proxies et l'API pour que ton équipe construise et maintienne le prochain Actor sans nous.
Arrête de te battre avec des scrapers bloqués. Construis-le bien.
Un audit de 60 minutes, ta cible de scraping cadrée, un plan de pipeline avec l'anti-blocage intégré. Si ton équipe peut faire tourner les Actors en interne après le setup, on te file le playbook. Si on est le bon choix, on s'en occupe.