Les entreprises traitent chaque jour des milliers de documents, y compris des e-mails, factures, reçus, contrats, tableurs, entre équipes et systèmes. Extraire manuellement les données de chaque document fait perdre des heures précieuses, introduit des erreurs humaines, et ralentit les workflows critiques de l'entreprise. Le parsing de données automatise ce processus, transformant le texte non structuré en données structurées, prêtes pour les systèmes, afin que les équipes se concentrent sur l’analyse, et non sur les tâches répétitives.

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 ?

1. Entrée : Réception de documents ou textes bruts (e-mails, PDF, CSV...).
2. Détection & nettoyage : Préparation du texte (OCR si besoin, suppression du bruit).
3. Extraction : Identification et capture des champs (numéro de facture, date, total...).
4. 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

Voici comment ces trois termes, très proches, diffèrent dans leur fonction, leur but et leur résultat :

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 :

1. Parsing basé sur la grammaire
2. 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...

Parsing d’e-mails (Parsing de données pour les e-mails)

Le parsing d’e-mails est l’une des formes les plus pratiques et adoptées du parsing de données. Il convertit le contenu des messages reçus, souvent encombré de signatures, d’en-têtes et de mises en forme variées, en données propres et structurées.

Pourquoi le parsing d’e-mails est-il important ?

• Leads & CRM : Extraire automatiquement les coordonnées à partir des e-mails de demande commerciale.
• Traitement des commandes : Récupérer numéros de commande, listes d’articles et totaux depuis les e-mails de confirmation.
• Workflows support : Capturer les IDs tickets, infos clients, récapitulatifs des problèmes pour les systèmes helpdesk.
• Notifications & alertes : Transformer les e-mails d’alerte en événements structurés pour les outils de monitoring.

Exemple de workflow :

1. E-mail reçu
2. Le parseur extrait les champs utiles : date, expéditeur, objet, corps du message…
3. Les données sont envoyées à un CRM, un tableur ou un outil d’automatisation

Pourquoi le parsing de données est-il important ?

Lorsque vous manipulez de grands volumes de données, il devient important de s'assurer que les données sont fiables, précises et exemptes d’erreurs. 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 ; l’automatisation traite de grands volumes de documents en quelques minutes ou secondes, tandis qu’un humain peut mettre des heures, voire des jours. La saisie manuelle introduit aussi des inefficacités mesurables :

Au-delà de la vitesse, l’automatisation élimine également la friction administrative répétitive dans les workflows. Les employés n’ont plus besoin de copier/coller des valeurs de mails, factures ou PDF vers des tableurs ou systèmes internes. À la place, les données sont capturées instantanément et livrées dans un format structuré : les équipes peuvent ainsi se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée comme l’analyse, la relation client ou la prise de décision. Ce changement accélère l’activité tout en renforçant la fiabilité et la cohérence dans l’organisation.

La saisie manuelle introduit également des inefficacités mesurables : selon Business Software Advice, le taux d’erreur typique à la saisie humaine est de 1 à 3 % par transaction, ce qui nécessite corrections et aller-retours chronophages, tandis que l’automatisation réduit drastiquement la fréquence d’erreurs et traite des centaines à des milliers d’enregistrements par minute.

L’automatisation accélère non seulement les traitements mais libère aussi les équipes de tâches fastidieuses, réduisant ainsi le risque d’erreurs récurrentes qui ralentissent l’activité.

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 il s’accompagne de défis majeurs qui nuisent à la productivité, à la précision et à l’évolution à grande échelle :

• Chronophage : Un sondage de 2025 a révélé que les salariés passent en moyenne plus de neuf heures par semaine sur des tâches manuelles et répétitives (transfert d’informations depuis des e-mails, feuilles de calcul, PDF, documents scannés…), autant d’heures qui pourraient être automatisées.
• Coût salarial élevé : Un autre sondage de Parseur montre que la saisie manuelle des données coûte aux entreprises US environ 28 500 $ par salarié et par an, illustrant le poids caché du travail administratif.
• Risque d’erreurs et de fatigue : Plus de 50 % des salariés rapportent de la frustration ou de l’épuisement face à ces tâches répétitives**, et la moitié reconnaissent que la saisie manuelle engendre des erreurs coûteuses et des retards dans l’activité.
• Problème de montée en charge : Même en 2025, nombre d’entreprises restent tributaires de processus manuels ; les enquêtes montrent que jusqu’à 51 % des employés passent au moins deux heures par jour sur ces tâches répétitives** qui pourraient être automatisées, créant des goulets d’étranglement dès que les volumes croissent.

En somme, ces chiffres montrent que le parsing manuel consomme non seulement du temps mais pèse sur le budget, nuit au moral et limite la capacité d’évolution de l’entreprise.

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 :

1. Algorithmes OCR avancés : Les outils dotés d’IA détectent et extraient précisément du texte à partir de documents scannés ou d’images.
2. Modèles auto-apprenants : Le machine learning permet aux parseurs IA de s’adapter à de nouveaux formats et de s’améliorer avec le temps.
3. 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

1. Davantage de contrôle sur le processus de parsing
2. Personnaliser l’outil selon vos besoins

Inconvénients de développer son parseur

1. Formation des équipes pour comprendre les besoins et rédiger les spécifications
2. Ressources et budgets nécessaires au développement de l’outil
3. 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

Pourquoi le parsing de données automatisé est-il plus important que jamais ?

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.

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 13 février 2026