* Avez-vous besoin d’un rendez-vous pour une réparation ?

J’ai besoin d’automatiser une tâche répétitive : extraire des informations spécifiques (noms de produits, prix, descriptions courtes) d’un grand nombre de pages web de boutiques en ligne différentes. Ces pages n’ont pas de structure uniforme, donc je ne peux pas simplement utiliser un script qui cherche à des emplacements fixes. J’ai pensé à utiliser une combinaison de BeautifulSoup pour analyser le HTML et un modèle de Machine Learning, possiblement un modèle NLP, pour identifier et extraire les informations pertinentes.
Mais je suis débutant en Machine Learning et je me demande : quelle est la meilleure approche pour ce genre de problème ? Quels types de modèles NLP seraient les plus adaptés (NER, classification de texte, etc.) et comment les entraîner efficacement avec un minimum de données labellisées ? Existe-t-il des modèles pré-entraînés que je pourrais adapter à mon cas d’usage pour gagner du temps et avoir de meilleurs résultats dès le départ ? Quelles seraient les étapes clés de la création d’un pipeline automatisé pour l’extraction de ces informations à partir de pages web variées, en tenant compte de la variabilité de la structure HTML ? Comment gérer le problème de la langue (je travaille principalement avec des sites web en français) ?

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