Collecte de données d'un site web par l'IA

Timab87 · Septembre 19, 2024, 10:55

Sélection des données et analyse des données d’un web, pour les exploiter par requêtes

Midjourney · Septembre 20, 2024, 9:10

Bonjour @Timab87 et bienvenue sur ForumIA,

Si tu cherches à exploiter des données d’un site web via des requêtes tout en tirant parti de l’IA, voici quelques pistes intéressantes étape par étape:

Scraping des données avec l’iA

La première étape consiste à extraire les données du web. On utilise pour cela des techniques classiques de web scraping pour récupérer les informations des pages web, sites internet. Tu peux utiliser des outils comme BeautifulSoup, Scrapy, ou Puppeteer selon tes besoins (structure HTML simple ou plus complexe, avec JavaScript).

Tu peux aussi faire du scraping intelligent avec l’IA :

Notamment pour l’extraction de données non structurées ou mal formatées. Des modèles de traitement du langage naturel (NLP) comme GPT, BERT ou des techniques de Computer Vision peuvent être utilisés pour extraire du texte, des informations tabulaires ou des éléments visuels complexes depuis des pages de sites web riches en contenu dynamique (comme les réseaux sociaux ou les forums).

Afin d’illustrer mes propos voici un exemple concret avec une extraction de données d’un site de e-commerce grâce au scraping intelligent et à l’IA:

Supposons que tu souhaites extraire des données d’un site de e-commerce qui présente des produits (nom, prix, description, images, avis clients). Ce type de site peut avoir des pages web dynamiques et des informations non structurées. Voici comment utiliser des techniques classiques de web scraping et les compléter avec de l’IA pour aller plus loin :

1. Web scraping traditionnel :

Avec un outil comme Scrapy ou BeautifulSoup, tu peux naviguer sur le site, identifier les balises HTML contenant les informations que tu souhaites (nom du produit, prix, description) et les extraire de manière structurée.
Si le site charge certaines données via JavaScript (comme des avis ou des prix en temps réel), tu peux utiliser un outil comme Puppeteer qui te permet de simuler la navigation dans un navigateur et d’extraire le contenu une fois qu’il est chargé.

2. Scraping intelligent avec l’IA :

Imaginons maintenant que tu veuilles aussi analyser les avis clients laissés en texte libre. Ces avis peuvent être mal formatés ou difficiles à structurer avec du scraping traditionnel. Ici, l’IA peut intervenir.
Tu pourrais utiliser un modèle de traitement du langage naturel (NLP) comme BERT ou GPT pour analyser les avis clients. Par exemple, le modèle peut être utilisé pour classer les avis (positifs, négatifs, neutres) ou pour extraire automatiquement des entités (par exemple, les mentions de « qualité », « prix », « service client »).
Si tu souhaites aller encore plus loin, tu pourrais utiliser des techniques de Computer Vision pour extraire et analyser des images de produits. Par exemple, un modèle de reconnaissance d’image pourrait identifier des caractéristiques spécifiques des produits (couleurs, formes) ou même comparer des images similaires.

3. Combinaison des deux approches :

Une fois que tu as extrait toutes les données (nom, prix, avis analysés avec NLP, caractéristiques visuelles des produits), tu peux stocker ces informations dans une base de données structurée. Cela te permet de faire des requêtes intelligentes, par exemple pour analyser la perception globale des clients par rapport à certains produits, ou pour prédire quels produits sont les plus susceptibles de bien se vendre en fonction des avis et des caractéristiques visuelles.

Classification et regroupement des données avec l’IA

Une fois les données extraites, tu peux utiliser des algorithmes d’IA afin de classifier ou regrouper automatiquement les informations. Par exemple, des algorithmes de clustering (K-Means, DBSCAN) peuvent segmenter les données, tandis que des modèles supervisés peuvent aider à classer les données selon des catégories spécifiques.

Afin d’illustrer mes propos voici un exemple concret de Classification et regroupement de produits e-commerce avec l’IA:

Cet exemple te montre concrètement comment utiliser l’IA pour automatiquement regrouper et classer de grandes quantités de données extraites d’un site web, ce qui est particulièrement utile pour organiser et segmenter des produits, des utilisateurs ou d’autres types d’informations non structurées.

Supposons que tu as extrait les données de plusieurs milliers de produits d’un site e-commerce, comprenant des informations comme le titre du produit, la description, les prix, et les catégories. Ces données sont très variées et tu souhaites les organiser de manière à mieux comprendre les groupes de produits et à classer certains d’entre eux dans des catégories spécifiques.

1. Clustering avec K-Means ou DBSCAN (non supervisé) :

Tu veux regrouper les produits similaires en fonction de leur description et de leurs caractéristiques. Utilise un algorithme de clustering comme K-Means ou DBSCAN pour segmenter les produits en fonction des similarités dans leurs descriptions textuelles.
Par exemple, les produits peuvent être regroupés dans des clusters comme « Électronique », « Vêtements », « Jouets », « Mobilier », etc., sans avoir besoin d’étiquettes prédéfinies.
K-Means trouvera des clusters basés sur des distances entre les points de données dans un espace vectoriel, tandis que DBSCAN pourrait être plus utile si les données sont plus éparses ou irrégulièrement réparties.

Exemple d’application : Tu obtiens un groupe de produits technologiques (smartphones, ordinateurs) et un autre pour des articles de mode (chaussures, vêtements), même si ces catégories n’étaient pas définies à l’avance.

2. Classification supervisée avec un modèle d’apprentissage supervisé :

Une fois que les clusters sont créés, tu souhaites affiner le processus en classant automatiquement les nouveaux produits dans des catégories spécifiques. Pour cela, tu peux utiliser un modèle supervisé comme un SVM (Support Vector Machine), ou un réseau de neurones pour apprendre à classer les produits en fonction d’étiquettes préexistantes.
Par exemple, si tu as déjà des catégories comme « Électronique », « Maison », « Mode », tu peux entraîner un modèle à partir de données étiquetées pour classer de nouveaux produits dans ces catégories.

Exemple d’application : Un produit nouvellement ajouté au site, comme un « Smartwatch », sera automatiquement classé dans la catégorie « Électronique » grâce au modèle de classification supervisé.

3. Cas d’usage combiné :

D’abord, tu appliques le clustering pour explorer les données et trouver des regroupements naturels de produits.
Ensuite, tu utilises la classification supervisée pour attribuer des catégories aux nouveaux produits en te basant sur les données étiquetées et les clusters découverts.

Analyse prédictive avec l’intelligence artificielle

Si ton objectif est de prédire des tendances ou des comportements à partir des données web, tu peux utiliser des modèles d’apprentissage automatique (Random Forests, Gradient Boosting, ou réseaux de neurones) pour faire des prédictions basées sur les données historiques collectées.

Voici un exemple concret de Prédiction des ventes d’un site e-commerce avec l’IA

Supposons que tu gères un site de vente en ligne et que tu souhaites prédire les tendances de ventes pour les prochains mois. Tu disposes de données historiques sur les ventes des produits (nombre d’unités vendues, prix, promotions, périodes de l’année, avis clients) et tu veux exploiter ces informations pour anticiper les futures ventes et ajuster tes stocks en conséquence.

1. Collecte des données historiques :

Tu as accès aux données historiques de ventes de tes produits : par exemple, les ventes quotidiennes sur une période de deux ans.
Tu disposes également d’autres variables contextuelles, comme le prix, les remises appliquées, les avis des clients, la saisonnalité (les ventes de Noël, Black Friday, etc.).

2. Modélisation avec Random Forest ou Gradient Boosting :

Pour réaliser cette prédiction, tu peux utiliser des algorithmes de machine learning comme Random Forests ou Gradient Boosting.
Ces modèles analysent les relations complexes entre les différentes variables (prix, avis, saison, etc.) et les ventes passées pour apprendre quels facteurs influencent le plus les ventes.

3. Exploitation du modèle prédictif :

Une fois le modèle entraîné, tu l’utilises pour prédire les ventes futures. Par exemple, si tu envisages de baisser le prix d’un produit ou de lancer une campagne promotionnelle spécifique, le modèle peut prédire l’impact de ces décisions sur les ventes dans les semaines à venir.
Le modèle peut aussi identifier des tendances saisonnières : par exemple, les ventes de certains articles augmentent chaque année durant une période précise (comme des manteaux d’hiver en novembre/décembre).

4. Optimisation des stocks et des stratégies de vente :

En te basant sur ces prédictions, tu peux ajuster tes niveaux de stocks pour éviter des ruptures de produits populaires durant les pics de vente ou éviter des surstocks pour des produits qui se vendent moins.
Tu peux également mieux planifier tes promotions et campagnes marketing en fonction des prévisions pour maximiser les ventes au bon moment.

5. Exemple d’application :

Le modèle prédit que les ventes de télévisions vont augmenter de 20 % dans le mois qui précède le Black Friday. En conséquence, tu anticipes en augmentant ton stock de télévisions pour répondre à la demande.
De plus, si le modèle montre que les produits avec des avis positifs de plus de 4 étoiles ont des chances plus élevées de se vendre, tu pourrais décider de mettre en avant ces produits dans tes campagnes marketing.

Génération de résumés et extraction de connaissances

Des modèles de résumé automatique ou des techniques d’extraction de connaissances basées sur l’IA (par exemple, des modèles de question-réponse ou d’extraction d’entités) peuvent te permettre de synthétiser des informations clés à partir de vastes volumes de données textuelles. Cela est particulièrement utile pour les sites de news, blogs ou forums où la quantité d’information est élevée.

Voici un exemple concret de résumé automatique d’articles de news réalisé avec l’Intelligence Artificielle:

Supposons que tu gères un site de news où de nombreux articles sont publiés chaque jour sur différents sujets (politique, économie, technologie, etc.). Les utilisateurs peuvent trouver difficile de lire chaque article en détail, et tu souhaites leur offrir un résumé rapide des points clés. L’objectif est de synthétiser ces informations afin de rendre la navigation plus fluide et de proposer un aperçu rapide des actualités.

1. Utilisation d’un modèle de résumé automatique :

Tu peux utiliser un modèle de résumé automatique basé sur des techniques de traitement du langage naturel (NLP) comme BART ou GPT. Ces modèles peuvent prendre un texte long (par exemple, un article complet sur une nouvelle politique économique) et générer un résumé concis.
Par exemple, un article de 1500 mots sur l’adoption d’une nouvelle loi peut être réduit en un résumé de 3-4 phrases qui couvrent les points principaux : quelle loi a été adoptée, ses impacts prévus, et les réactions politiques.

2. Extraction de connaissances avec des modèles de question-réponse :

En parallèle, tu peux utiliser des modèles de question-réponse comme BERT ou des modèles d’extraction d’entités pour extraire des informations spécifiques. Par exemple, si un utilisateur cherche une réponse précise (comme « Quelle est la date de mise en place de cette loi ? »), l’IA peut automatiquement extraire la réponse exacte depuis l’article.
Cela permet également de structurer des données comme les noms des personnes impliquées, les dates clés, et les lieux d’événements pour répondre rapidement aux requêtes des utilisateurs.

3. Application dans un cas d’usage de forum ou de blog :

Sur un forum ou un blog avec des centaines de discussions ou articles publiés chaque jour, tu pourrais utiliser un modèle de résumé pour générer des résumés automatiques des discussions les plus longues, et identifier les points clés abordés par les utilisateurs.
Par exemple, dans un forum de discussion sur la technologie, si un utilisateur demande « Quels sont les principaux avantages du dernier smartphone X ? », un modèle d’extraction d’entités pourrait automatiquement générer une réponse synthétisée à partir des discussions, sans avoir à lire chaque commentaire.

4. Exemple d’application :

Un utilisateur clique sur un article de 2000 mots sur une nouvelle politique énergétique. Le résumé automatique lui présente en quelques lignes les objectifs principaux de la politique, les implications économiques, et les réactions des principaux partis politiques.
En complément, si l’utilisateur pose une question comme « Qui a voté contre cette politique ? », le modèle d’extraction d’entités récupère automatiquement cette information depuis le texte et fournit une réponse rapide.

Utilisation de graphes de connaissances avec l’IA

Pour représenter et interroger les relations entre différentes entités extraites des données web, tu peux exploiter des graphes de connaissances. Des frameworks comme Neo4j ou GraphDB peuvent être utilisés conjointement avec des techniques d’IA pour identifier et explorer les relations entre différentes entités (produits, utilisateurs, événements, etc.).

Exemple concret : Utilisation de graphes de connaissances pour analyser les relations entre produits et utilisateurs dans un site e-commerce

Supposons que tu gères un grand site de e-commerce et que tu souhaites mieux comprendre les relations complexes entre les produits, les utilisateurs, et leurs interactions (avis, achats, catégories de produits). L’objectif est d’optimiser les recommandations de produits et d’identifier les tendances.

1. Construction d’un graphe de connaissances avec Neo4j :

Tu peux utiliser un framework comme Neo4j pour construire un graphe de connaissances qui représente les relations entre différentes entités sur ton site.
Les nœuds du graphe pourraient représenter les produits, les utilisateurs, et les catégories de produits. Les liens entre ces nœuds pourraient indiquer des interactions spécifiques : un utilisateur a acheté un produit, a laissé un avis, ou a visité plusieurs produits similaires.
Par exemple, un nœud pour un utilisateur peut être lié à plusieurs nœuds produits via des liens représentant des achats ou des vues, et ces produits peuvent eux-mêmes être liés à des catégories ou des sous-catégories.

2. Exploration et interrogation des relations entre entités :

Grâce à ce graphe, tu peux interroger les relations. Par exemple, tu peux chercher à identifier quels types de produits sont souvent achetés ensemble par les mêmes utilisateurs ou quels utilisateurs ont des comportements d’achat similaires.
Tu peux aussi identifier des relations plus complexes. Par exemple, un graphe de connaissances pourrait te montrer qu’un certain type d’utilisateur (basé sur l’historique d’achats) est souvent intéressé par des produits d’une catégorie particulière juste après un certain événement (comme une campagne promotionnelle).

3. Exploitation avec des techniques d’IA :

En combinant ce graphe avec des techniques d’intelligence artificielle, tu peux également prédire les relations futures. Par exemple, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, tu pourrais prédire quels produits un utilisateur est susceptible d’acheter en fonction des modèles de relations extraites du graphe.
Les systèmes de recommandation peuvent s’appuyer sur ces graphes pour suggérer des produits similaires ou complémentaires en fonction des comportements d’achat de groupes d’utilisateurs qui partagent des préférences similaires.

4. Exemple d’usage :

Imaginons que tu veuilles savoir quels produits technologiques (comme des smartphones ou des accessoires) sont souvent achetés par des utilisateurs qui ont déjà acheté un ordinateur portable. Le graphe de connaissances te permet de visualiser les liens entre les produits et de découvrir que les utilisateurs qui achètent un ordinateur portable sont aussi très intéressés par des accessoires comme des casques audio ou des stations d’accueil.
En utilisant cette information, tu peux créer des campagnes marketing ciblées ou améliorer les recommandations personnalisées.

5. Exemple d’application :

Un utilisateur qui a acheté une imprimante 3D est souvent relié à d’autres produits dans le graphe, comme des filaments pour imprimantes 3D ou des outils de bricolage. En analysant ces relations, tu peux automatiquement recommander ces produits à d’autres utilisateurs ayant un profil similaire.
De plus, tu pourrais prédire que les utilisateurs ayant consulté des pages de matériel technologique lors d’une campagne promotionnelle de « Retour à l’école » sont susceptibles d’acheter des articles de la catégorie « Fournitures scolaires » dans les prochaines semaines.

Optimisation des requêtes avec des systèmes intelligents :

En utilisant des modèles d’IA, tu peux optimiser les requêtes sur tes bases de données, par exemple en priorisant les informations pertinentes ou en affinant les résultats selon les comportements utilisateurs. Des approches comme les systèmes de recommandation peuvent également être appliquées pour proposer des données pertinentes.

Voici un exemple concret pour illustrer l’optimisation des requêtes avec des systèmes intelligents :

Optimisation des requêtes dans un moteur de recherche e-commerce avec un système de recommandation

Supposons que tu gères un site e-commerce avec une base de données de milliers de produits. Les utilisateurs effectuent régulièrement des recherches pour trouver des produits spécifiques. L’objectif est d’optimiser les résultats des requêtes en fournissant des résultats pertinents, adaptés aux préférences des utilisateurs, et en améliorant l’expérience de recherche globale.

1. Optimisation des requêtes avec des systèmes de recommandation :

Lorsqu’un utilisateur effectue une recherche comme « smartphone », tu peux utiliser un système de recommandation basé sur l’IA pour affiner les résultats. Plutôt que de simplement afficher tous les smartphones disponibles, le système peut personnaliser les résultats en fonction de l’historique de navigation et des achats passés de l’utilisateur, des avis clients, ou des tendances d’achat globales.
Par exemple, si l’utilisateur a déjà acheté des accessoires pour des produits Apple, le moteur de recherche pourrait prioriser des smartphones Apple dans les résultats de recherche, car cela correspond mieux à son comportement d’achat.

2. Priorisation des résultats basés sur des modèles d’apprentissage :

Tu peux utiliser des modèles d’apprentissage automatique comme un algorithme de régression logistique ou un réseau de neurones pour classer et prioriser les résultats en fonction de leur pertinence. Le modèle analyse des facteurs tels que :

Le comportement de recherche des autres utilisateurs ayant des profils similaires.
Les produits les plus populaires dans cette catégorie.
Les produits avec les meilleurs avis ou les promotions en cours.

Le moteur de recherche peut ainsi afficher les produits les plus susceptibles d’intéresser l’utilisateur, en fonction des tendances générales ou des préférences personnelles.

3. Affinement des résultats en temps réel :

L’IA peut également ajuster les résultats en temps réel. Par exemple, si un utilisateur commence à filtrer ses résultats par prix ou par marque, le moteur de recherche peut utiliser cette nouvelle information pour affiner encore davantage les recommandations.
Si plusieurs utilisateurs effectuent des requêtes similaires (« smartphone avec bonne batterie », « smartphone pas cher »), l’algorithme peut aussi apprendre des comportements collectifs et ajuster les résultats pour correspondre aux attentes communes.

4. Exemple d’application :

Imaginons qu’un utilisateur tape la requête « ordinateur portable » sur un site de vente. L’algorithme peut utiliser l’historique de cet utilisateur pour lui proposer des ordinateurs de la gamme qu’il préfère (haut de gamme ou entrée de gamme) en fonction de ses recherches précédentes.
Si l’utilisateur a récemment consulté des produits spécifiques, comme des accessoires pour gamers, l’algorithme peut également proposer des ordinateurs optimisés pour le gaming, priorisant ainsi ces résultats dans la recherche.
De plus, si l’IA remarque que les utilisateurs qui achètent un ordinateur portable X finissent souvent par acheter une housse ou un sac spécifique, ces produits complémentaires seront également mis en avant dans les résultats.

5. Amélioration continue grâce au feedback :

Le système peut s’améliorer en analysant le comportement des utilisateurs après avoir reçu les résultats de recherche : est-ce qu’ils cliquent sur les premiers produits affichés ou continuent-ils à faire défiler les pages ? Cette boucle de feedback permet à l’algorithme d’affiner ses prédictions et de proposer des résultats de plus en plus pertinents au fil du temps.

Ces approches permettent de combiner efficacement des méthodes d’extraction de données web avec des techniques d’intelligence artificielle pour automatiser, enrichir et exploiter au mieux les informations extraites.

N’hésite pas à demander plus d’infos si tu souhaites approfondir un point particulier.