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Comment scraper Youtube Short ? : Les 3 Meilleures méthodes

Comment scraper Youtube Short ? : Les 3 Meilleures méthodes

20 août 2025
8
min de lecture

Comment scraper Youtube Short ? : Les 3 Meilleures méthodes

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Loris Gautier

Freelance No-Code

Sommaire

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Depuis son lancement en septembre 2020, YouTube Shorts a révolutionné le paysage du contenu vidéo court. Cette fonctionnalité, conçue pour rivaliser avec TikTok et Instagram Reels, génère aujourd'hui plus de 15 milliards de vues par jour. Avec plus de 2 milliards d'utilisateurs connectés mensuellement sur YouTube, les Shorts représentent désormais une mine d'or de données pour les entreprises, créateurs et analystes.

L'extraction de données YouTube Shorts, communément appelée "scraping", consiste à collecter automatiquement les informations publiques disponibles sur ces vidéos courtes : titres, descriptions, nombre de vues, hashtags, informations sur les chaînes, et bien plus encore. Cette pratique s'est démocratisée avec l'explosion du format court, offrant des opportunités inédites d'analyse et de veille concurrentielle.

Pourquoi scraper YouTube Shorts en 2025 ?

Cette question mérite d'être posée tant les applications sont multiples et lucratives. Le marché du contenu court connaît une croissance exponentielle, et l'accès aux données devient un avantage concurrentiel décisif.

Les cas d'usage qui transforment votre business

Vous êtes créateur de contenu et souhaitez effectuer une veille stratégique sur votre niche ? Le scraping YouTube Shorts vous permet d'identifier les tendances émergentes, d'analyser les hashtags performants et de comprendre ce qui fonctionne dans votre domaine. C'est comme avoir un assistant personnel qui surveille 24h/24 votre secteur d'activité.

Pour les agences UGC (User Generated Content), l'enjeu est tout autre : dénicher les créateurs de contenu viraux avant la concurrence. En scrapant les données de performance, vous pouvez identifier les talents montants, analyser leur taux d'engagement et anticiper les futures stars du digital. C'est un véritable radar à influenceurs !

Les marques e-commerce ne sont pas en reste. Trouver le bon influenceur pour votre prochaine campagne devient un jeu d'enfant quand vous disposez de données précises sur l'audience, l'engagement et la cohérence thématique des créateurs. Plus besoin de parier sur l'intuition : les chiffres parlent d'eux-mêmes.

L'impact sur votre stratégie marketing

Le scraping YouTube Shorts transforme radicalement votre approche du marketing digital. Imaginez pouvoir analyser automatiquement des milliers de vidéos pour identifier :

  • Les hashtags trending dans votre secteur

  • Les formats de contenu qui génèrent le plus d'engagement

  • Les créateurs émergents avant qu'ils ne deviennent inaccessibles

  • Les stratégies de contenu de vos concurrents

Cette intelligence artificielle appliquée à votre veille concurrentielle vous donne plusieurs longueurs d'avance sur vos concurrents qui s'appuient encore sur des méthodes manuelles et chronophages.

Comment Scraper YouTube Shorts en 2025 ?

L'année 2025 marque un tournant dans les méthodes d'extraction de données YouTube Shorts. Les solutions se sont sophistiquées, offrant une palette d'options adaptées à tous les profils : du développeur aguerri au marketeur novice en programmation.

API YouTube Shorts : La Solution Clé en Main

Apify : Le Leader Incontournable

Apify s'impose comme la référence en matière de scraping YouTube Shorts. Cette solution développée par l'équipe Streamers et maintenue par Apify propose une approche sans code particulièrement séduisante.

Les données extraites sont impressionnantes :

  • URL de la vidéo et caption complète

  • Timestamp de publication précis

  • Métriques d'engagement (likes, dislikes, vues, commentaires)

  • Informations détaillées sur la chaîne

  • Export possible en JSON, CSV et Excel

Avantages Apify :

  • Interface utilisateur intuitive, même pour les non-développeurs

  • Aucune limite ou quota contrairement à l'API officielle YouTube

  • Support réactif avec temps de réponse moyen de 1,6 jour

  • Tarification transparente à partir de 35$/mois + usage

  • Maintenance régulière (dernière modification il y a 3 jours)

Inconvénients à considérer :

  • Coût récurrent qui peut s'avérer élevé pour de gros volumes

  • Dépendance à un service tiers pour vos données critiques

  • Limitations potentielles en cas de changements d'algorithme YouTube

Piloterr : L'Alternative Française

Piloterr propose une approche différente avec son API YouTube Video qui couvre également les Shorts. Avec plus de 117k requêtes et un score de confiance élevé, cette solution française mérite attention.

Points forts de Piloterr :

  • 50 requêtes gratuites pour tester le service

  • Pool de proxy intégrés pour éviter les blocages

  • Data parsing automatique et nettoyée

  • Support email inclus dès l'abonnement gratuit

  • Tarification progressive : de 0€ à 249€/mois

Les données récupérées incluent :

  • Titre, description et tags de la vidéo

  • Informations complètes sur la chaîne

  • Date de publication et métriques d'engagement

  • Données de performance en temps réel

Limitations observées :

  • API nécessitant une demande d'accès

  • Documentation moins exhaustive qu'Apify

  • Couverture géographique potentiellement limitée

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Approche personnalisée

Satisfaction client

Code Custom : La Liberté Totale du Développeur

Pour les développeurs Python qui souhaitent un contrôle total sur leur processus d'extraction, développer un scraper custom reste la solution ultime. Cette approche demande plus de compétences techniques mais offre une flexibilité sans égale.

Architecture technique recommandée :

import requests
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import json
import time
import re

class YouTubeShortsCustomScraper:
    def __init__(self):
        options = webdriver.ChromeOptions()
        options.add_argument('--no-sandbox')
        options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
        self.driver = webdriver.Chrome(options=options)
        self.wait = WebDriverWait(self.driver, 10)
    
    def extract_shorts_from_channel(self, channel_name):
        """Extrait les YouTube Shorts d'une chaîne spécifique"""
        shorts_url = f"https://www.youtube.com/@{channel_name}/shorts"
        self.driver.get(shorts_url)
        
        # Attendre le chargement des Shorts
        time.sleep(3)
        
        # Scroll pour charger plus de vidéos
        self._scroll_to_load_shorts(scroll_count=5)
        
        # Extraire les données
        shorts_data = []
        video_elements = self.driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "a[href*='/shorts/']")
        
        for element in video_elements[:20]:  # Limiter à 20 Shorts
            try:
                video_url = element.get_attribute('href')
                video_id = self._extract_video_id(video_url)
                
                # Aller sur la page du Short pour extraire les données
                short_data = self._extract_single_short_data(video_url)
                shorts_data.append(short_data)
                
                time.sleep(1)  # Rate limiting respectueux
                
            except Exception as e:
                print(f"Erreur lors de l'extraction : {e}")
                continue
        
        return shorts_data
    
    def _extract_single_short_data(self, video_url):
        """Extrait les données d'un YouTube Short spécifique"""
        self.driver.get(video_url)
        time.sleep(2)
        
        data = {}
        
        try:
            # Titre de la vidéo
            title_element = self.wait.until(
                EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, "h1 yt-formatted-string"))
            )
            data['title'] = title_element.text
            
            # Nom de la chaîne
            channel_element = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "a.yt-simple-endpoint.style-scope.yt-formatted-string")
            data['channel_name'] = channel_element.text
            
            # Vues (format "X vues")
            views_element = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "span.view-count")
            data['views'] = self._parse_views(views_element.text)
            
            # Likes
            like_button = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "button[aria-label*='like']")
            likes_text = like_button.find_element(By.CSS_SELECTOR, "span").text
            data['likes'] = self._parse_number(likes_text)
            
            # Description (si disponible)
            try:
                description_element = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "yt-formatted-string#description")
                data['description'] = description_element.text
            except:
                data['description'] = ""
            
            # Hashtags
            data['hashtags'] = self._extract_hashtags(data.get('description', ''))
            
            # Date de publication
            try:
                date_element = self.driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, "span.style-scope.yt-formatted-string")
                data['published_date'] = date_element.text
            except:
                data['published_date'] = "Date non disponible"
            
            # URL de la vidéo
            data['video_url'] = video_url
            data['video_id'] = self._extract_video_id(video_url)
            
        except Exception as e:
            print(f"Erreur extraction données : {e}")
            
        return data
    
    def _scroll_to_load_shorts(self, scroll_count=3):
        """Scroll pour charger plus de Shorts"""
        for i in range(scroll_count):
            self.driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
            time.sleep(2)
    
    def _extract_video_id(self, url):
        """Extrait l'ID de la vidéo depuis l'URL"""
        match = re.search(r'/shorts/([a-zA-Z0-9_-]+)', url)
        return match.group(1) if match else None
    
    def _parse_views(self, views_text):
        """Parse le texte des vues en nombre"""
        if 'M' in views_text:
            return float(views_text.replace('M vues', '').replace(',', '.')) * 1000000
        elif 'k' in views_text:
            return float(views_text.replace('k vues', '').replace(',', '.')) * 1000
        else:
            return int(re.sub(r'[^\d]', '', views_text))
    
    def _parse_number(self, text):
        """Parse un nombre avec suffixes (k, M)"""
        if not text or text == "":
            return 0
        if 'k' in text:
            return int(float(text.replace('k', '')) * 1000)
        elif 'M' in text:
            return int(float(text.replace('M', '')) * 1000000)
        else:
            return int(re.sub(r'[^\d]', '', text))
    
    def _extract_hashtags(self, text):
        """Extrait les hashtags du texte"""
        return re.findall(r'#\w+', text)
    
    def save_to_json(self, data, filename):
        """Sauvegarde les données en JSON"""
        with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    def close(self):
        """Ferme le navigateur"""
        self.driver.quit()

# Exemple d'utilisation
if __name__ == "__main__":
    scraper = YouTubeShortsCustomScraper()
    
    try:
        # Scraper les Shorts de MrBeast par exemple
        shorts_data = scraper.extract_shorts_from_channel("MrBeast")
        
        # Sauvegarder les données
        scraper.save_to_json(shorts_data, "youtube_shorts_data.json")
        
        print(f"Extraction terminée : {len(shorts_data)} Shorts scrapés")
        
        # Afficher un exemple de données extraites
        if shorts_data:
            print("\nExemple de données extraites :")
            print(json.dumps(shorts_data[0], indent=2, ensure_ascii=False))
            
    finally:
        scraper.close()

Données extractibles avec un code custom :

  • Métadonnées complètes : titre, description, durée, résolution

  • Engagement avancé : ratio likes/dislikes, taux de commentaires

  • Analytics poussés : temps de visionnage moyen, taux de rétention

  • Données de chaîne : nombre d'abonnés en temps réel, croissance

  • Hashtags et tendances : extraction automatique et catégorisation

  • Miniatures et media : téléchargement automatique des assets

Avantages du développement custom :

  • Coût marginal : uniquement l'infrastructure et le temps de développement

  • Personnalisation totale des données extraites selon vos besoins spécifiques

  • Contrôle des limitations : gestion fine des rate limits et des rotations IP

  • Évolutivité : adaptation rapide aux changements de votre stratégie business

  • Propriété intellectuelle : votre code, vos données, votre avantage concurrentiel

Défis techniques à anticiper :

  • Maintenance continue : YouTube modifie régulièrement sa structure

  • Gestion des blocages : rotation d'IP et headers nécessaire

  • Respecter les rate limits pour éviter les bannissements temporaires

  • Parsing complexe du JavaScript généré dynamiquement

Solutions SaaS : L'Équilibre Parfait

Octoparse : La Solution No-Code Polyvalente

Octoparse représente l'équilibre parfait entre simplicité d'usage et puissance d'extraction. Cette solution SaaS permet de créer des scrapers YouTube Shorts sans écrire une seule ligne de code.

Fonctionnalités clés d'Octoparse :

  • Interface glisser-déposer pour créer vos scrapers

  • Templates prêts à l'emploi pour YouTube Shorts

  • Planification automatique des extractions

  • Export vers 20+ formats différents

  • Intégration API pour vos applications

Structure tarifaire Octoparse :

  • Plan Free : 0€/mois - 10,000 pages/mois - 2 scrapers, support communauté

  • Plan Standard : 75€/mois - 100,000 pages/mois - 10 scrapers, support email

  • Plan Professional : 209€/mois - 1,000,000 pages/mois - 20 scrapers, API access

  • Plan Enterprise : Sur devis - Pages illimitées - Support dédié, SLA

Avantages des solutions SaaS :

  • Déploiement immédiat sans configuration technique

  • Maintenance automatique des scrapers lors des mises à jour YouTube

  • Support client dédié pour résoudre vos problématiques

  • Scalabilité elastic selon vos besoins de croissance

  • Conformité juridique intégrée dans les conditions d'utilisation

Limitations à considérer :

  • Coûts récurrents qui s'accumulent dans le temps

  • Dépendance technologique à un fournisseur externe

  • Personnalisation limitée par rapport à une solution développée en interne

  • Risque de changement de politique tarifaire du fournisseur

Légalité et Conditions d'Utilisation YouTube

La question de la légalité du scraping YouTube Shorts mérite une attention particulière en 2025. Le cadre juridique évolue constamment, et les conditions d'utilisation de YouTube sont régulièrement mises à jour.

Le cadre légal français et européen

En France et dans l'Union européenne, le scraping de données publiques entre généralement dans un cadre légal, à condition de respecter certaines règles fondamentales :

  • Données publiquement accessibles : seules les informations visibles sans connexion peuvent être extraites

  • Usage commercial raisonnable : l'exploitation doit respecter le droit d'auteur et la propriété intellectuelle

  • Respect de la charge serveur : éviter les requêtes massives qui pourraient nuire au service

  • RGPD compliance : attention particulière aux données personnelles des créateurs

Les conditions d'utilisation YouTube : ce qu'il faut savoir

YouTube interdit explicitement dans ses conditions d'utilisation l'accès automatisé à ses services, mais la jurisprudence internationale tend à autoriser le scraping de données publiques à des fins légitimes.

Recommandations pour rester dans les clous :

  • Respecter les fichiers robots.txt de YouTube

  • Implementer des délais entre vos requêtes (minimum 1-2 secondes)

  • Ne pas redistribuer massivement les données scrappées

  • Utiliser les données dans un cadre d'analyse légitime

Bonnes pratiques éthiques et techniques

Pour scraper YouTube Shorts de manière responsable, adoptez ces pratiques :

  • Rotation des User-Agents pour simuler un trafic humain diversifié

  • Limitation volontaire du nombre de requêtes par minute

  • Respect des créateurs : ne pas nuire à leur monétisation ou visibilité

  • Transparence : mentionner la source des données dans vos analyses

Conclusion

Le scraping YouTube Shorts en 2025 n'est plus une option, c'est une nécessité concurrentielle. Que vous soyez créateur de contenu, agence marketing ou e-commerçant, l'accès aux données Shorts transformera votre approche strategique.

Pour débuter rapidement : Apify ou Piloterr offrent la meilleure entrée en matière avec leurs APIs clé en main. Les 50 requêtes gratuites de Piloterr permettent de valider votre approche sans investissement initial.

Pour une approche sur-mesure : le développement custom en Python reste incontournable pour les besoins spécifiques et les gros volumes. L'investissement initial en développement se rentabilise rapidement sur les coûts récurrents.

Pour l'équilibre parfait : les solutions SaaS comme Octoparse combinent simplicité et puissance, idéales pour les équipes marketing sans compétences techniques poussées.

L'avenir du scraping YouTube Shorts s'annonce passionnant avec l'arrivée de l'intelligence artificielle pour l'analyse automatique des tendances. Ceux qui maîtrisent dès aujourd'hui ces outils d'extraction de données prendront une longueur d'avance décisive sur leurs concurrents.