Le fournisseur promet « plus de 10 millions d'IP », mais en pratique, vous obtenez la même adresse toutes les quelques minutes. C'est une situation classique avec des chiffres gonflés dans le marketing des services de proxy. Il existe un moyen simple et fiable de vérifier la taille réelle du pool : faire une série de requêtes et compter combien d'IP uniques vous avez obtenues. Dans cet article, nous allons voir comment le faire correctement, sans les erreurs qui faussent le résultat.
Pourquoi vérifier la taille du pool de proxy
La taille du pool influence directement la fréquence à laquelle les adresses IP se répètent lors d'un grand nombre de requêtes. Si vous êtes un arbitragiste et que vous gérez 50 comptes Facebook Ads, une IP répétée sur plusieurs profils est un chemin direct vers le ban de chaîne de tous les comptes. Si vous êtes un spécialiste SMM et que vous gérez 30 comptes clients Instagram via Dolphin Anty, chaque répétition d'IP est un risque de lier les comptes de différents clients aux yeux du système anti-fraude de la plateforme.
Pour les vendeurs sur Wildberries et Ozon, un petit pool réel signifie que le parseur de prix des concurrents sera rapidement soumis à des limites de taux ou à un captcha — le site verra des dizaines de requêtes provenant de la même adresse et la bloquera. Pour les marketeurs testant le géociblage des publicités, il est important de comprendre si les requêtes proviennent réellement de différents sous-réseaux et villes, et non de trois IP répétées d'un même centre de données.
La vérification prend 10-15 minutes, et son résultat permet d'économiser des semaines de travail, qui autrement seraient consacrées à débloquer des comptes et à comprendre pourquoi les « nouvelles » IP se sont révélées être de vieilles connaissances.
Pourquoi les fournisseurs gonflent les chiffres
La taille déclarée du pool est souvent le nombre total d'adresses qui sont théoriquement disponibles dans le réseau du fournisseur depuis toute la durée de son existence, y compris les IP qui ne sont plus attribuées, bannies par les plateformes cibles ou appartenant à des dispositifs inactifs dans le cas de proxys résidentiels et mobiles. L'échantillon réellement disponible au moment de votre requête peut être de plusieurs ordres de grandeur inférieur.
Il y a aussi une deuxième raison : la rotation des IP chez de nombreux fournisseurs fonctionne sur le principe « session — nouvelle IP », mais le pool de rotation peut être limité à un géo ou un sous-réseau spécifique de l'ISP. Si vous demandez des IP uniquement des États-Unis, alors que le pool général du fournisseur est calculé pour tous les pays en même temps, le nombre réel d'adresses disponibles pour vous peut différer de l'annonce de plusieurs dizaines de fois.
C'est pourquoi le test sur 1000 requêtes n'est pas de la paranoïa, mais une étape obligatoire de diligence raisonnable avant de construire un processus commercial sur un fournisseur de proxy avec des dizaines de comptes ou un parseur qui fonctionne 24/7.
Méthode de vérification : 1000 requêtes et compteur d'IP uniques
La logique de la méthode est simple : vous faites N requêtes à un service qui renvoie votre IP externe actuelle (par exemple, httpbin.org/ip ou api.ipify.org), à chaque requête, le proxy doit changer d'IP selon vos paramètres de rotation. Toutes les adresses obtenues sont ajoutées à un ensemble (set), qui filtre automatiquement les doublons. À la fin, vous divisez le nombre d'IP uniques par le nombre total de requêtes — c'est le véritable coefficient d'unicité du pool.
Pour un test correct, trois conditions sont importantes :
- Les requêtes doivent être effectuées à un intervalle correspondant au scénario d'utilisation réel — il n'est pas nécessaire de faire 1000 requêtes en 3 secondes, si dans le travail réel vous changez d'IP toutes les 5 minutes ;
- Chaque requête doit initier une nouvelle session de proxy (pour les proxys résidentiels et mobiles, cela signifie généralement un nouveau token de session sticky ou une recréation complète de la connexion) ;
- Il faut tester exactement le géo et le type de proxy que vous prévoyez d'utiliser en production — un test sur un pool général ne montrera pas la situation réelle pour un pays spécifique.
Le nombre 1000 n'est pas choisi au hasard — c'est un échantillon suffisant pour la signification statistique du résultat, tout en permettant que le test soit effectué dans un délai raisonnable et sans créer une charge excessive sur le fournisseur.
Script Python prêt à l'emploi pour le test
Ci-dessous se trouve un script fonctionnel qui effectue 1000 requêtes via un proxy et compte les IP uniques. Remplacez les variables PROXY_HOST, PROXY_PORT, PROXY_USER et PROXY_PASS par les données de votre compte personnel auprès de votre fournisseur de proxy.
import requests
import time
from collections import Counter
PROXY_HOST = "proxy.example.com"
PROXY_PORT = "8000"
PROXY_USER = "login"
PROXY_PASS = "password"
proxy_url = f"http://{PROXY_USER}:{PROXY_PASS}@{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}"
proxies = {"http": proxy_url, "https": proxy_url}
TOTAL_REQUESTS = 1000
DELAY_SECONDS = 0.5 # pause entre les requêtes
ip_counter = Counter()
errors = 0
for i in range(TOTAL_REQUESTS):
try:
response = requests.get(
"https://api.ipify.org?format=json",
proxies=proxies,
timeout=10
)
ip = response.json().get("ip")
ip_counter[ip] += 1
except Exception as e:
errors += 1
time.sleep(DELAY_SECONDS)
unique_ips = len(ip_counter)
success_requests = TOTAL_REQUESTS - errors
uniqueness_ratio = unique_ips / success_requests if success_requests else 0
print(f"Requêtes réussies : {success_requests}")
print(f"Erreurs : {errors}")
print(f"IP uniques : {unique_ips}")
print(f"Coefficient d'unicité : {uniqueness_ratio:.2%}")
print("Top 5 des IP les plus répétées :")
for ip, count in ip_counter.most_common(5):
print(f" {ip}: {count} fois")
Le script affiche également le top des IP répétées — c'est utile pour comprendre s'il y a une ou deux adresses qui « collent » et sont fournies par le fournisseur de manière anormalement fréquente. Si de telles adresses existent et que leur part dépasse 5-7 % de toutes les requêtes, c'est un signal de problèmes de rotation du côté du fournisseur.
Vérification rapide via cURL sans code
Si vous ne souhaitez pas écrire de script, vous pouvez faire une vérification simplifiée via le terminal. La commande suivante en bash effectuera 50 requêtes et enregistrera toutes les IP obtenues dans un fichier, ce qui donne une évaluation rapide sans installer Python :
for i in {1..50}; do
curl -s -x "http://login:[email protected]:8000" \
https://api.ipify.org >> ip_list.txt
echo "" >> ip_list.txt
sleep 0.5
done
sort ip_list.txt | uniq -c | sort -nr
La commande sort | uniq -c affichera une liste d'IP uniques avec le nombre de répétitions de chacune — c'est le même principe que dans le script Python, mais sans écrire de programme. Pour une vérification rapide, 50-100 requêtes suffisent pour remarquer des problèmes évidents de rotation.
Comment interpréter les résultats du test
Le coefficient d'unicité dépend du type de proxy. Il ne faut pas s'attendre à 100 % d'unicité des proxys de centres de données bon marché et il ne faut pas s'inquiéter si les proxys résidentiels montrent un peu moins de 95 % — certains fournisseurs utilisent des pools avec un géo limité, où il ne peut physiquement pas y avoir un nombre illimité d'IP domestiques.
| Type de proxy | Unicité attendue sur 1000 requêtes | Évaluation |
|---|---|---|
| Proxys résidentiels | 90-99% | Norme |
| Proxys mobiles | 70-95% | Norme (dépend de la densité des opérateurs dans le géo) |
| Proxys de centres de données | 50-90% | Norme, mais dépend du pool déclaré d'un sous-réseau spécifique |
| Tout type | moins de 30% | Problème — le pool est fortement gonflé dans la publicité ou la rotation est cassée |
En plus du coefficient général, regardez la répartition : si 900 des 1000 requêtes ont donné des IP différentes, et que 100 requêtes ont été effectuées sur la même adresse — c'est pire qu'une répartition uniforme avec le même coefficient moyen. L'uniformité est plus importante que le pourcentage global d'unicité, surtout pour les tâches de multi-comptes, où chaque réattribution d'IP à un profil est critique.
Vérification du pool dans Dolphin Anty et AdsPower sans code
Si vous ne souhaitez pas travailler avec des scripts, les navigateurs anti-détection offrent des outils intégrés pour une vérification similaire, bien que à une échelle plus petite. Dans Dolphin Anty, ouvrez la section « Proxys » → sélectionnez le proxy souhaité → cliquez sur le bouton de vérification IP plusieurs fois de suite avec un intervalle de quelques minutes et enregistrez le résultat manuellement dans un tableau. Dans AdsPower, c'est similaire : dans la section de gestion des proxys, il y a un bouton « Check » qui affiche l'IP actuelle, le pays et le fournisseur de réseau — des vérifications répétées à intervalles réguliers montreront si l'adresse change.
Cette méthode manuelle convient pour une vérification rapide et ponctuelle avant d'acheter un grand volume de proxys, mais ne remplace pas un test complet sur 1000 requêtes si vous prévoyez de mettre à l'échelle le processus sur des dizaines ou des centaines de comptes. Pour une vérification sérieuse avant une utilisation à long terme, il est préférable de lancer le script de la section ci-dessus et d'obtenir des données statistiquement significatives.
Erreurs fréquentes lors du test du pool
La première erreur est de faire des requêtes trop rapidement, sans pauses. Certains fournisseurs renvoient la même IP dans une courte fenêtre temporelle intentionnellement (session sticky), et un test rapide sans pauses montrera une unicité anormalement basse, alors qu'à des intervalles d'utilisation réels, tout va bien.
La deuxième erreur est de tester via un service de vérification IP qui met lui-même en cache les réponses ou renvoie la géolocalisation au lieu de l'adresse réelle. Utilisez des services éprouvés comme ipify.org ou httpbin.org/ip, qui renvoient un JSON pur sans mise en cache de leur côté.
La troisième erreur est de ne pas prendre en compte les délais d'attente et les erreurs de connexion dans les statistiques globales. Si 200 des 1000 requêtes échouent, et que vous calculez l'unicité sur 1000, plutôt que sur 800 réussies, le coefficient sera faussé dans le mauvais sens.
La quatrième erreur est de tester un géo qui n'est pas réellement nécessaire dans le travail. Le pool peut être énorme à l'échelle mondiale, mais minuscule pour une ville ou un état spécifique — et c'est le géo local qui est souvent critique pour la publicité géociblée ou le SMM local.
Que faire si le pool s'avère petit
Si le test a montré un faible coefficient d'unicité, la première étape est d'écrire au support du fournisseur avec des chiffres spécifiques du test et de demander une explication. Les fournisseurs de bonne foi expliquent généralement de manière transparente la structure du pool par géo et type de proxy et peuvent proposer un échantillon plus étroit mais réellement fonctionnel.
La deuxième option est de revoir le type de proxy en fonction de la tâche. Pour la création de comptes et le travail avec des plateformes publicitaires, il est souvent plus efficace de ne pas augmenter l'intensité de la rotation des IP de centres de données, mais de passer à des proxys résidentiels ou mobiles, où la nature même du réseau assure une distribution d'adresses plus naturelle et moins de visibilité pour les systèmes anti-fraude.
La troisième option est de réduire la charge sur le pool : augmenter l'intervalle entre les changements d'IP, répartir les tâches entre plusieurs sous-réseaux ou géos, si la plateforme permet de travailler en dehors d'un pays spécifique. Parfois, la solution n'est pas d'augmenter le pool, mais de modifier le modèle de requêtes pour qu'il s'inscrive dans le volume réellement disponible d'adresses uniques.
Conclusion
Le test sur 1000 requêtes avec comptage des IP uniques est un moyen rapide et objectif de vérifier si le pool réel de proxy correspond aux chiffres déclarés par le fournisseur. Le script Python prêt à l'emploi ou la vérification simplifiée via cURL prennent un minimum de temps, et le résultat aide à éviter les bans de comptes, les blocages lors du parsing des marketplaces et les dépenses inutiles pour des proxys qui ne conviennent pas à la tâche.
Si vous prévoyez de créer des comptes publicitaires Facebook Ads ou TikTok Ads, de gérer des dizaines de profils Instagram via Dolphin Anty ou AdsPower, faites attention aux proxys mobiles — ils montrent généralement une distribution d'IP plus naturelle et tombent moins souvent sous les systèmes anti-fraude des plateformes. Pour le parsing des prix sur Wildberries et Ozon ou des tâches où la vitesse et la stabilité sont importantes, il vaut la peine de tester les proxys résidentiels selon la méthode de cet article avant de construire un processus de travail permanent sur eux.