# Kévin GUIOT — /blog/api-recherche-employes-architecture-usage # API de recherche d’employés : architecture, usage et intégration Kévin GUIOT · 2026-08-19 · 6 min · Architecture **L’API de recherche d’employés de ScrapingBee propose une approche structurée pour l’extraction de profils pertinents, en s’appuyant sur des requêtes en langage naturel et une réponse structurée. Plusieurs axes techniques émergent autour de la structuration des requêtes, de la gestion des limites et de la modélisation des résultats.** # API de recherche d’employés : architecture, usage et intégration * * * ## Introduction La recherche automatisée de profils d’employés via une API structurée transforme la façon dont les entreprises accèdent à l’information RH. L’approche par langage naturel permet d’exprimer des critères de sélection complexes, tout en s’appuyant sur une extraction structurée et typée, ce qui nécessite une maîtrise avancée des flux de [Scraping & Extraction de données](/services/scraping-extraction). * * * ## Structuration des requêtes et langage naturel L’API repose sur la description de la cible en langage naturel, ce qui permet de formuler des recherches par rôle, séniorité, secteur, localisation ou compétences. Cette évolution implique une adaptation des systèmes d’[Intégration API](/services/integration-api) pour gérer la diversité des paramètres et la transformation des requêtes en structures exploitables. > L’utilisation d’un prompt unique, enrichi de critères multiples, favorise la flexibilité sans nécessiter de logique de filtrage locale. * * * ### Modélisation de la réponse et pagination La réponse de l’API est structurée en objets JSON, comprenant le prompt d’origine, la limite de résultats, le nombre de profils trouvés et un tableau de résultats. Un changement d’architecture s’observe dans la gestion de la pagination, qui permet d’optimiser la récupération des données et d’éviter les surcharges côté client, ce qui requiert une orchestration précise des workflows d’[Automatisation](/services/automatisation). Champ Description prompt Critères de recherche limit Nombre max de résultats result\_count Nombre de profils trouvés results\[\] Tableau des profils structurés * * * ### Limites, tags et filtrage avancé Le paramètre `limit` contrôle le volume de résultats, tandis que le paramètre `tag` permet d’identifier et tracer les requêtes. Plusieurs impacts techniques apparaissent sur la gestion des quotas et la gouvernance des accès, qui nécessitent une surveillance active via des solutions de [Maintenance & Support](/services/maintenance-support). * Limite ajustable par requête * Tag pour suivi analytique * Contrôle du volume de données * * * ## Authentification et sécurité L’authentification par clé API s’effectue via l’en-tête `Authorization`. Cette contrainte impose une gestion rigoureuse des secrets et des accès, avec un besoin d’intégration dans des chaînes CI/CD sécurisées, ce qui mobilise des pratiques de [DevOps & Infrastructure](/services/devops-infrastructure). > « L’API retourne uniquement les profils correspondant au prompt, sans filtrage supplémentaire côté client. » * * * ## Points d’attention pour l’intégration * Définir des prompts précis pour limiter les faux positifs * Surveiller le nombre de résultats retournés * Orchestrer la pagination pour éviter la perte de données * Gérer les quotas et erreurs de surcharge La mise en œuvre d’une telle API dans un système RH ou analytique nécessite une adaptation des pipelines de [Développement Web](/services/developpement-web) pour garantir la cohérence des flux de données et la conformité aux exigences de sécurité.