Avis Make : plongée approfondie dans un des principaux logiciels d’automatisation

En tant qu’entrepreneur et propriétaire d’entreprise, j’ai passé des années à courir après le rêve de la perfection opérationnelle, toujours dans l’espoir que la prochaine plateforme serait enfin « la bonne ». Finalement, j’ai lâché prise. À la place, j’ai adopté une solution beaucoup plus pratique : connecter mes meilleurs outils via une plateforme d’automatisation dédiée.

Make (anciennement Integromat) fait partie de ces plateformes d’automatisation. C’est la colle numérique capable de renforcer ton entreprise en connectant tous tes outils logiciels éparpillés. Que tu alternes entre des outils de marketing et de vente, comme moi, ou des logiciels de gestion de projet, des systèmes d’inventaire ou autre chose, Make peut automatiser tes processus.

J’ai mis Make à l’épreuve dans des contextes business bien réels. Il offre des intégrations puissantes qui peuvent transformer ta façon de travailler. Le revers de la médaille, c’est qu’il est aussi plus complexe que certaines alternatives.

Dans cet avis pratique, je partage ce que j’ai découvert : les fonctionnalités qui sortent du lot, l’expérience réelle d’utilisation (pas juste les promesses marketing), et si le tarif de Make vaut le coup pour toi.

Prêt à plonger dans le sujet ?

Qu’est-ce que Make ?

Make est une plateforme d’automatisation no-code qui permet de créer des workflows automatisés grâce à un éditeur visuel en glisser-déposer. Tu peux ainsi connecter différentes applications et services pour automatiser des tâches répétitives, transférer des données entre outils, et déclencher des actions dans une application lorsque quelque chose se passe dans une autre.

Par exemple, quand quelqu’un envoie un formulaire Google, tu peux ajouter sa réponse dans un tableau Google Spreadsheet, créer une fiche avec ses informations dans ton CRM, et notifier ton équipe sur Slack.

Comprendre la terminologie de Make

Avant de plonger dans les fonctionnalités de Make, je dois clarifier certains termes spécifiques à cet outil. Sa terminologie diffère de celle de concurrents comme Zapier, ce qui m’a laissé un peu perplexe au début.

Voici un aperçu rapide :

• Scénarios : Ce sont tes automatisations ou workflows automatisés. Si tu connais Zapier, ce sont l’équivalent des Zaps.
• Modules : Les étapes ou briques de construction de ton scénario.
• Apps : Logiciels tiers avec lesquels Make s’intègre (ex. : Airtable, Gmail, Google Forms), ainsi que des apps intégrées comme Flow Control, Webhooks, Data Store et d’autres. Tu connectes les apps tierces sous « connexions ». Les connexions d’apps prennent en charge différents modules.
• Crédits : À chaque fois qu’un module dans un scénario s’exécute, il consomme un crédit ou plusieurs crédits selon sa complexité. La tarification de Make est basée sur le nombre de crédits.
• Opérations : Une opération correspond à l’exécution d’un module pour traiter ou vérifier de nouvelles données. Quand tu lances un scénario, chacun de ses modules s’exécute une ou plusieurs fois, ce qui donne une ou plusieurs opérations.
• Flux : Un chemin au sein d’un scénario, ou l’ordre dans lequel les modules s'exécutent dans le scénario. Un même scénario peut avoir plusieurs flux différents.
• Lots : Un ensemble d’enregistrements de données liés (ça peut être des lignes, des éléments, etc.).
• Tableau : Un ensemble unique contenant plusieurs lots. C’est surtout utilisé lors d’automatisations liées au développement, mais tu peux aussi le croiser dans d’autres scénarios.

Quelle est la différence entre crédits et opérations ?

La plateforme a récemment modifié sa façon de facturer l’utilisation. Ainsi, les « crédits » remplacent désormais les « opérations » comme unité de facturation. Les crédits représentent ce que tu paies réellement. Les opérations restent un indicateur interne de ce qu’il s’est passé lors d’un scénario (combien de modules ont été exécutés et combien de données ont été traitées).

L’ancien modèle « une opération = une unité de facturation » mettait tous les modules sur le même plan. En réalité, certaines opérations sont beaucoup plus gourmandes que d’autres. Le nouveau système de crédits permet à Make de tarifer plus justement les tâches « lourdes » ou qui nécessitent plus de ressources.

Concrètement, si tu utilises des workflows complexes ou des modules d’IA, tu vas constater une différence sur le coût de tes scénarios, car ils consomment maintenant plus de crédits. Ce changement accompagne la récente évolution de Make vers l’intelligence artificielle.

Fonctionnalités clés et ce qui différencie Make

Après avoir exploré Make, j’ai vite remarqué que la plateforme se distingue des autres solutions d’automatisation sur plusieurs points clés. Voici ce qui la rend différente.

Écosystème d’intégrations complet

Au moment où j’écris cet article, Make propose plus de 3 000 intégrations natives dans sa bibliothèque. Même si cela reste en dessous des impressionnantes 8 000+ connexions de Zapier, le catalogue de Make est suffisamment riche pour couvrir la majorité des besoins. Tu seras limité seulement si tu utilises une application vraiment peu connue ou un nouveau logiciel qui n’a pas encore d’intégration avec Make.

Même dans ce cas, rien n’est perdu. Le module Webhook de Make permet de contourner le problème et de connecter certaines applications non prises en charge. Bien sûr, tu peux aussi créer des connexions personnalisées via la fonction API, mais cette option s’adresse uniquement aux développeurs.

Prise en charge avancée des Webhooks

Les webhooks permettent aux applications web de communiquer entre elles en temps réel via des requêtes HTTP. Ces « messagers » automatisés transmettent des données d’une application à une autre dès qu’un événement spécifique se produit. Ils servent de passerelle entre des applications qui n’ont pas d’intégrations natives directes. Le meilleur, c’est que les Webhooks sont entièrement gratuits. Tu ne paies donc rien de plus avec Make.

Heureusement, avec le module webhook intégré de Make, leur configuration est vraiment simple.

Je t’encourage à apprendre à utiliser les webhooks. Ça élargit énormément la connectivité de Make au-delà de sa bibliothèque d’intégrations natives.

Créateur visuel de flux de travail intuitif avec déclencheurs, actions et filtres

Le cœur de Make.com, c’est son Créateur de scénarios intuitif, où tu crées des flux de travail automatisés en connectant différents apps. Tu ajoutes des modules puis tu les fais glisser-déposer pour les réorganiser.

Chaque scénario se compose de trois principaux types de modules :

• Déclencheurs : ils détectent des événements et lancent un scénario, comme de nouveaux e-mails, des soumissions de formulaires ou de nouveaux éléments dans une base de données Notion.
• Actions : elles répondent aux déclencheurs et exécutent différentes tâches, par exemple mettre à jour des tableaux, envoyer des notifications ou créer/mettre à jour/supprimer des événements de calendrier.
• Module de contrôle du flux : c'est un module opérationnel spécial qui permet de faire des actions comme du routage (partager le scénario en différents flux), répéter, interrompre le scénario, et plus encore.

Chaque module doit être connecté pour qu’un scénario fonctionne, et tu as besoin d’au moins un scénario ayant un déclencheur et une action.

Entre les connexions, tu peux aussi configurer des filtres. Les filtres servent à diviser un scénario selon des conditions spécifiques. Par exemple, quand un nouveau formulaire Google est rempli, tu peux filtrer l’envoi pour que l’enregistrement soit ajouté à Pipedrive si la soumission vient des États-Unis. Si la soumission ne vient pas des États-Unis, l’enregistrement est ajouté à ActiveCampaign.

Tu peux aussi créer autant de filtres que tu le souhaites, ce qui te donne un contrôle total sur tes automatisations. Dans le scénario ci-dessous, il y a trois chemins définis par des filtres :

1. Un nouvel événement Google Agenda est créé s’il n’en existe pas pour l’élément Notion.
2. Si un événement Agenda existe, il est mis à jour avec les dernières données de l’élément Notion.
3. Si la colonne Statut d’un élément Notion est changée en « Annulé », l’événement est supprimé.

Il y a plein d’autres fonctionnalités pour t’aider à visualiser et à travailler avec les scénarios. J’aime particulièrement « Explain Flow », qui crée une animation du trajet des modules pour t’aider à mieux les comprendre.

Fonctionnalités avancées pour tester et dépanner les scénarios

Je ne vais pas mentir : Make.com demande pas mal de temps pour être pris en main, et même la création de scénarios qui paraissent simples peut être étonnamment complexe au début. Savoir tester et dépanner correctement tes automatisations est vraiment indispensable pour tirer parti de tout le potentiel de la plateforme.

Make propose plusieurs fonctionnalités pour t’aider dans cette démarche, la plus importante étant le bouton « Exécuter une fois » en bas à gauche. Quand tu cliques dessus, ça lance le scénario une fois et ça affiche les résultats.

C’est important de préciser que, contrairement à d’autres outils d’automatisation, Make fonctionne uniquement avec de vraies données lors du test des scénarios. Autrement dit, lorsque tu utilises « Exécuter une fois », le scénario va tourner en direct et les modifications seront réellement appliquées à tes apps.

De plus, tes apps doivent être configurées de manière à permettre de tester le scénario du début à la fin. Un scénario ne s’exécutera pas jusqu’au dernier module si les conditions du filtre ne sont pas réunies.

J’ai rencontré pas mal de difficultés en testant mes scénarios, car il fallait naviguer entre différentes apps et différents enregistrements pour vérifier que tout était bien en place. Ça peut devenir un vrai casse-tête si tu as un scénario complexe avec beaucoup d’apps et de données générées. J’aimerais vraiment que Make permette la génération automatique de données fictives et un mode bac à sable pour tout tester sans quitter l’interface Make, un peu comme le fait Zapier.

Lorsque tu termines l’exécution de ton scénario, tu recevras soit un message indiquant que « le scénario s’est terminé avec succès », soit qu’une erreur s’est produite. Voici à quoi ressemble un scénario réussi :

Tu peux ensuite cliquer sur chaque bulle pour voir plus de données sur ton scénario.

Et voici ce que tu verras quand il y a un problème :

Make t’informe de tout souci dans le journal d’exécution, ce qui m’amène à ma première grosse frustration avec la plateforme : le langage obscur utilisé dans les logs. Les notifications d’erreur semblent créées uniquement pour des développeurs, pas pour les utilisateurs moins techniques

Une façon de limiter le chaos lié au dépannage dans ce genre de situations, c’est de dépanner le scénario module par module. Tu peux le faire en cliquant droit sur un module précis et en choisissant « Exécuter uniquement ce module ».

Make proposait auparavant un assistant IA que je trouvais vraiment utile pour ça. Mais Make l’a retiré en octobre. Tu ne pourras donc plus le trouver dans ton créateur de flux de travail. Ils affirment qu’une nouvelle expérience IA va le remplacer. Au moment où j’écris ces lignes, je ne vois pas d’alternative directe à cet assistant IA d’aide, ce qui est dommage pour celles et ceux qui comptaient dessus pour créer leurs flux.

Gumloop, un concurrent de Make, propose aussi un excellent assistant IA (voire meilleur). Découvre-en plus dans mon avis sur Gumloop.

Gestion automatisée des erreurs

La gestion des erreurs dans Make est une fonctionnalité avancée qui t’aide à garder une exécution fluide de tes scénarios en gérant les imprévus dans tes automatisations. Quand un souci survient, un point d’exclamation rouge s’affiche au-dessus du module concerné pour t’aider à l’identifier tout de suite. Tu recevras aussi une notification par e-mail.

Important : Lorsqu’une erreur se produit, Make arrête automatiquement ton scénario.

Les gestionnaires d’erreurs te permettent de définir des réponses précises aux problèmes, pour que les workflows continuent malgré les obstacles. J’ai trouvé cette fonctionnalité vraiment intéressante, car je ne l’avais jamais vue dans d’autres outils d’automatisation ou éditeurs visuels auparavant.

Tu peux consulter une référence pratique sur le fonctionnement des gestionnaires d’erreurs, mais le plus courant reste « Ignore ». Il te permet de poursuivre le scénario si un bundle rencontre une erreur.

Par exemple, dans le scénario ci-dessous, des données sont envoyées depuis un webhook vers ChatGPT pour être traitées, puis les résultats sont ajoutés comme une ligne dans Google Sheets. Si ChatGPT a un timeout et ne peut pas générer de réponse, l’ajout d’un module Ignore permet à ton scénario de continuer à fonctionner normalement.

Programmation des scénarios

Si tu te demandes à quoi sert l’icône de cercle qui tourne à côté de ton déclencheur, c’est le réglage de la programmation. C’est une autre fonctionnalité pratique de Make qui te permet de définir quand un scénario doit s’exécuter.

Tu peux déclencher ton scénario immédiatement (dès qu’un événement arrive), à intervalles réguliers, ou à une heure précise de la journée, de la semaine ou du mois. Je trouve ça super utile, car ça me permet de planifier plusieurs scénarios et d’éviter les soucis de chevauchement.

Par exemple, tu peux diversifier ta stratégie de contenu sur les réseaux sociaux en créant plusieurs scénarios. Disons que tu veux publier des actualités les lundis et mercredis, et des avis les mardis et jeudis, pour offrir une présence LinkedIn équilibrée et prévisible.

Dans l’exemple ci-dessous, j’ai un scénario qui surveille mon blog WordPress chaque lundi et mercredi, détectant immédiatement les nouvelles publications dans la catégorie actualités. Chaque article passe ensuite par un module Claude AI qui analyse le contenu et génère automatiquement un post concis, au style journalistique, qui est ensuite partagé sur LinkedIn.

Historique des versions

Le système de gestion des versions de Make est vite devenu mon filet de sécurité lors du développement de scénarios complexes. La plateforme enregistre automatiquement l’historique de tes workflows, ce qui te permet de consulter toutes les versions précédentes avec des horodatages précis. Cette fonctionnalité t’encourage à expérimenter : tu peux tester des améliorations sans crainte, car tu sais que tu pourras toujours revenir en arrière si le résultat ne te convient pas.

Entrées de scénario pour faciliter les tâches internes et l’onboarding

Si l’intégration manuelle des nouveaux employés fait partie de ta routine, la fonctionnalité d’entrées de scénario de Make est une solution vraiment puissante que j’ai trouvée particulièrement efficace.

Au lieu d’ajouter chaque nouveau collaborateur manuellement sur toutes les plateformes de ton système, comme Asana, JIRA, Slack, Google Drive, etc., tu peux mettre en place un formulaire dans Make pour recueillir toutes ces informations essentielles.

La fonction d’entrées de scénario te permet de créer une structure de données adaptée à ces informations.

Ces données peuvent ensuite servir de mapping dynamique dans « Variables personnalisées et système : »

Quand tu cliques sur « Exécuter une fois » pour lancer le scénario, un formulaire s’affiche pour que tu renseignes les informations. Cela déclenche l’automatisation, et Make peut alors créer des comptes pour le nouvel employé sur différentes plateformes.

Le seul inconvénient que j’ai relevé, c’est que peu d’applications proposent un déclencheur « Inviter un membre de l’équipe ». Une solution consiste à ajouter une tâche et à te l’attribuer (ou à un autre membre de l’équipe) pour inviter l’employé manuellement. Tu peux même créer un projet d’onboarding complet avec toutes les tâches nécessaires.

Voici un scénario finalisé qui utilise les entrées :

Dans l’exemple de scénario ci-dessus :

1. L’employé est ajouté comme fiche dans notre espace Team sur Airtable.
2. Il reçoit une invitation pour rejoindre le Workspace ClickUp.
3. Une tâche est créée pour l’inviter sur Jira.
4. Il reçoit une invitation sur Hubstaff pour le suivi du temps.
5. Enfin, un email d’onboarding personnalisé lui est envoyé, selon qu’il fait partie de l’équipe marketing ou de l’équipe commerciale.

Beaucoup de modèles pratiques

Make propose une galerie impressionnante avec des centaines de scénarios d’automatisation déjà prêts.

Chaque modèle est accompagné d’un guide intégré à l’application qui t’explique chaque étape de configuration des modules pas à pas.

Je trouve ces tutoriels pratiques pour montrer comment configurer un scénario, mais il leur manque quand même le « pourquoi ». Ils n’expliquent pas vraiment le contexte business et oublient souvent de préciser pourquoi telle ou telle chose a été mise en place ainsi.

Par exemple, dans un modèle qui synchronise des fiches Airtable avec des événements Google Calendar, une des colonnes d’Airtable servait de repère pour faire le lien entre les fiches et les événements. Cette information n’était pas mentionnée dans le guide. J’ai donc dû découvrir par moi-même, à force d’essais, pourquoi cette colonne était essentielle.

Mon expérience avec Make.com : créer un scénario de zéro et construire des agents IA

Alors, qu’est-ce que j’ai pensé de Make ? Beaucoup de gens disent que Make est difficile à utiliser. Je suis d’accord. C’est justement pour ça que j’ai voulu présenter un guide étape par étape sur la création d’un scénario et te montrer tout le processus d’automatisation.

Make a aussi récemment ajouté la possibilité d’utiliser des agents IA pour t’aider à construire tes flux de travail. Je vais aussi te montrer comment ça s’est passé.

Mon flux de travail d’évaluation de leads avec l’IA

Niveau : Intermédiaire

Type d’entreprise : Service haut de gamme ou logiciels SaaS

Applications utilisées : Outil de formulaire comme Typeform, agent IA (ChatGPT ou Claude), Google Sheets

Objectif du scénario : Dans mon entreprise de logiciels, on reçoit beaucoup de demandes de démo, mais elles ne viennent pas toutes de prospects qualifiés. Avec ce scénario, je veux qualifier mes leads en utilisant un système de scoring.

Voici comment j’ai fait ça dans Make, étape par étape :

Étape 1. Créer un formulaire de qualification de leads

J’ai un formulaire de qualification simple dans Typeform avec des questions sur le chiffre d’affaires du lead et le type d’entreprise.

Étape 2. Créer une feuille Google avec les données

Je collecte toutes les réponses des leads dans une feuille Google avec des colonnes qui correspondent aux questions du formulaire.

Étape 3. Configurer le déclencheur Typeform

J’ai associé toutes les questions de Typeform comme éléments dans mon module Typeform « Surveiller les réponses » sur Make.

Étape 4. Utiliser une action IA pour analyser et scorer les réponses

Maintenant, je peux utiliser ces réponses comme points de données mappables à faire analyser par mon assistant IA. J’utilise Claude parce que c’est celui que je préfère et que j’ai un abonnement payant (il faut des crédits pour ça), mais tu peux utiliser n’importe quel autre modèle IA comme ChatGPT.

Voici mon prompt :

_« Tu es mon assistant expert en scoring de leads.

Ton travail consiste à analyser la qualité des leads qui souhaitent réserver un appel pour mon entreprise de logiciels, Encharge.

On cible des entreprises SaaS ayant un chiffre d’affaires annuel supérieur à 1 million de dollars.

Voici les données du lead : [Ajouter les réponses comme champs mappables]

Note le lead entre 1 et 10 en fonction de sa qualité, 1 étant un lead de faible qualité et 10 un lead de très grande qualité.

Ta réponse doit être strictement le chiffre de la note, rien d’autre. »_

Comment fonctionne (vraiment) le mapping

Un des aspects les plus puissants, mais aussi les plus complexes de Make, c’est le mapping de données. C’est le processus qui consiste à connecter et à attribuer des valeurs de données d’un module ou d’une étape à une autre. Par exemple, si ton scénario commence par la soumission d’un formulaire et que l’étape suivante est l’envoi d’un e-mail de confirmation, il faut mapper le nom et l’adresse e-mail de l’expéditeur depuis le module formulaire vers le module e-mail.

Après avoir utilisé des dizaines d’outils, je peux dire que le mapping est l’étape où beaucoup d’automatisations brillent… ou s'écroulent totalement. La difficulté, c’est de comprendre comment chaque plateforme gère les données. Ce qui ressemble à un simple champ « nom » dans une app peut demander à être séparé en « prénom » et « nom » dans une autre. Les tableaux JSON venant d’une API peuvent nécessiter une transformation avant d’être utilisés dans un tableur. Toutes ces différences créent de vrais points de friction. Il faut donc bien planifier et tester en continu.

Malheureusement, Make ne nous aide pas vraiment sur cette partie. Même si Make donne accès à toutes les données transmises par chaque outil (c’est très puissant), il affiche ces données brutes, sans aucun formatage ni structure. Au final, tu te retrouves souvent devant une grande liste de données, sans toujours savoir à quoi chaque donnée correspond ou où elle doit aller.

Quand tu deviens expert sur Make (ou si tu as des connaissances en développement), tu peux utiliser des fonctions comme les agrégateurs de tableaux et les formateurs de texte pour remodeler les données.

Étape 5. Filtrer les réponses

Une fois que le score a été attribué par l’IA, je veux répartir les leads dans trois catégories différentes, selon leur score : haute qualité (7-10), moyen (4-7) et faible (0-3). Pour cela, je vais utiliser un routeur avec trois chemins et un filtre pour chacun.

Pour configurer les filtres, je vais utiliser :

• Pour Haute : Opérateur numérique - Supérieur ou égal à 7

• Pour Moyen : Supérieur ou égal à 4 ET inférieur à 7

• Pour « Faible » : Moins de 4

Étape 6. Ajouter des variables

Ensuite, j’utilise le module Outils « Définir une variable » dans Make pour spécifier la variable qui sera transmise à la feuille Google.

Étape 7. Ajouter une ligne à la feuille Google

La dernière étape consiste à ajouter les modules Google Sheet et à faire le mapping des données provenant des autres modules.

Étape 8. Analyser les résultats

Voilà le résultat final. Le scénario renseigne le score du lead et le type de lead avec l’aide de mon assistant IA.

Ceci n’est qu’un seul scénario, mais j’ai appris à utiliser les déclencheurs et les actions, à déplacer des données entre des apps, à utiliser des variables et à personnaliser le flux avec des routeurs et des filtres. Et ce n’est vraiment que le début ! Je pourrais élargir ce scénario de dizaines de façons.

Par exemple, je pourrais récupérer l’analyse complète de Claude en plus des données de score des leads. Ça donnerait à mon équipe commerciale un contexte essentiel pour chaque prospect, le tout dans une vue unifiée.

Ou je pourrais ajouter des modules différents pour chaque type de lead afin de personnaliser encore plus le flux :

• Pour les leads à haute valeur, je peux créer un lien Calendly à usage unique et insérer ce lien dans un e-mail d’invitation à un appel personnalisé, qui peut lui aussi être généré avec l’IA.
• Je peux ajouter mes leads de qualité moyenne à ma liste e-mail sur ActiveCampaign et les inclure dans une séquence automatisée.
• Je peux envoyer le score de chaque lead vers mon CRM et d’autres plateformes de communication comme mon support.

Et la liste pourrait continuer.

Utiliser les agents IA de Make

Make a lancé les agents IA en avril 2025. C’est un vrai changement par rapport à son créateur de flux traditionnel. Plutôt que de devoir concevoir manuellement chaque branche conditionnelle, tu peux maintenant décrire ce que tu veux en langage naturel et laisser l’agent trouver comment l’exécuter.

Les agents IA de Make sont des assistants automatisés qui peuvent réfléchir, décider et réaliser des tâches dans tes flux Make. Au lieu de simplement suivre des instructions étape par étape, ils utilisent l’IA pour comprendre le contexte, analyser les informations et choisir la bonne action. C’est un peu comme si tu donnais un « cerveau » à tes automatisations.

Voyons ça en pratique en créant un agent simple pour le support.

Tester mon premier agent Make

Va dans le nouvel onglet Agents et clique sur « Créer un nouvel agent ». On te demandera de connecter un LLM.

La liste des options LLM est assez limitée pour le moment (au moins avec mon compte gratuit). Je n’ai pas non plus vu l’option pour utiliser mes propres clés API.

Définir le prompt de l’agent

Le prompt de l’agent doit préciser son objectif ainsi que toutes les contraintes et recommandations à suivre. Pour mon agent, je vais simplement utiliser un prompt basique pour un agent de service client.

Tu peux aussi améliorer le contexte de l’agent avec des fichiers PDF, texte ou CSV, mais chaque fichier ne doit pas dépasser 20 Mo. Par exemple, tu peux exporter ta base de connaissances au format CSV et enrichir ainsi les connaissances de l’agent.

Connecter les outils de l’agent

Les outils sont les scénarios auxquels ton agent peut accéder et qu’il peut exécuter. Je ne sais pas pourquoi Make a choisi d’introduire une nouvelle terminologie ici au lieu de simplement les appeler des scénarios, mais c’est ce qu’on a.

Pour mon agent de service client, je vais créer un scénario qui récupère des données à partir d’un Google Doc. C’est en fait un document d’aide qui sert de base de connaissances à l’agent. C’est plus malin que de télécharger des documents manuellement, car la connaissance de l’agent reste à jour grâce à la synchronisation automatique avec le contenu du Google Doc.

Pour faire ça, on peut utiliser le module Google Doc « Obtenir le contenu d’un document » relié à un module Scenarios « Return output ».

Tu dois également définir la sortie du scénario :

Une fois définie, sélectionne « contenu texte » dans le module « Retourner la sortie » du scénario :

Enfin, active le scénario, car les agents ne peuvent fonctionner qu’avec des scénarios actifs et exécutés à la demande.

Ce scénario permet à notre agent de répondre aux personnes avec un contenu toujours à jour.

Il nous faut maintenant un dernier scénario pour que l’agent puisse envoyer des emails. Pour cela, on va utiliser le module Gmail « Envoyer un e-mail » et définir les données clients dynamiques comme entrées de scénario. Ainsi, l’agent saura exactement à qui envoyer l’email.

Quand tout est en place, tu peux faire le mapping vers les bons champs du module Google « Envoyer un e-mail ». Pour ça, il te faut des variables personnalisées (disponibles sur les offres Pro et plus).

Retourne sur l’agent et connecte les scénarios comme outils. Les outils (scénarios) au niveau agent sont toujours disponibles, peu importe la tâche en cours. Autrement dit, cet ensemble de scénarios sert de lot auquel l’agent peut accéder.

J’ajoute aussi quelques instructions en plus dans le prompt :

Pour t’assurer que l’agent fonctionne comme il faut, utilise la boîte de test chat. Tu peux voir comment l’agent sollicite les scénarios associés et à quel moment il échoue.

Si tu as suivi jusque-là, tu as sûrement remarqué que créer un agent dans Make est assez manuel. Contrairement à des outils comme Gumloop, qui te permettent de lancer des agents juste avec des prompts, Make demande de tout construire étape par étape.

Mais ce qui limite vraiment les agents de Make, c’est qu’on ne peut pas les utiliser en dehors d’un scénario. Impossible, par exemple, d’intégrer l’interface de chat ou de déployer l’agent de façon autonome. J’espérais un système plus plug-and-play, sans devoir passer par le scénario builder à chaque fois. Pour l’instant, les agents IA dans Make sont simplement une extension des scénarios.

Autre point un peu décevant : il n’y a pas encore de paramètres avancés pour ajuster finement le comportement de l’agent — comme définir des garde-fous, le niveau de créativité, le ton, etc. Tu dois tout préciser dans ton prompt.

Utiliser des agents dans les scénarios

Dans mon scénario, je veux que l’agent réponde à toute nouvelle demande de support reçue dans Zendesk. Je vais utiliser le module Zendesk « Surveiller les tickets » et le connecter à un module Make AI Agents « Lancer un agent ».

Dans Make AI Agents, je vais configurer un message et faire le mapping des champs depuis le module Zendesk, avec des instructions claires pour l’agent.

Ce scénario va traiter tous les nouveaux tickets Zendesk et répondre automatiquement au client par e-mail en utilisant les connaissances de mon document Google. Plutôt pratique !

4 autres cas d’usage concrets pour Make

La flexibilité de Make rend possible énormément d’automatisations, bien au-delà de ce que j’ai déjà mentionné. Avant de te lancer dans Make pour créer tes automatisations, je te recommande vraiment de prendre du recul pour avoir une vue d’ensemble et cartographier les processus ainsi que le parcours client que tu souhaites mettre en place. Tu peux utiliser un outil de cartographie visuelle comme Miro ou simplement un carnet pour dessiner ton flux de travail et identifier tous les points de contact.

Une fois que c’est fait, il faut réfléchir de façon plus précise aux données à utiliser dans tes automatisations, aux champs et enregistrements qui doivent être accessibles, et à la manière exacte dont les apps vont communiquer entre elles. C’est l’un des points clés avec Make : c’est un peu comme de la programmation visuelle. C’est puissant, mais il faut savoir s’y prendre pour éviter les frustrations, ou au moins les limiter.

Voyons maintenant quatre flux de travail réels créés par des utilisateurs de Make. Ils illustrent toute la polyvalence de la plateforme et peuvent t’inspirer pour résoudre tes propres problématiques business.

1. Automatiser de beaux contrats pour tes clients

Niveau : Intermédiaire

Type d’entreprise : Services

Apps utilisées : Webhooks (ou un formulaire intégré nativement), CRM, générateur de contrats (type PandaDoc, Docusign)

Créer des contrats est un travail assez répétitif, mais une automatisation Make peut faire la plus grosse partie du boulot. Ce scénario Make vient de Jono Catliff, entrepreneur et expert en automatisation (il le considère comme l’une de ses automatisations les plus puissantes), mais tu pourrais l’adapter à tous types de contrats.

Voici comment ça fonctionne :

1. L’équipe commerciale réalise des appels avec les clients et remplit un formulaire avec les informations du client (pour son activité de mariage, cela inclut les dates, lieux et horaires des événements).
2. Make génère automatiquement un numéro de facture, met à jour le CRM (il utilise GoHighLevel), et crée les lignes de facturation adaptées selon la discussion de vente.
3. Le scénario Make rassemble tout dans un contrat professionnel PandaDoc comprenant toutes les infos du client, les prix et les services sélectionnés.
4. Quand les clients signent et paient, un autre scénario Make capte les éléments validés définitifs et met à jour tous les systèmes avec les bons chiffres.

Cette automatisation est particulièrement utile pour les entreprises de services, agences et consultants qui créent régulièrement des documents clients sur mesure.

2. Automatiser les appels vidéo d’équipe et les processus de webinaires

Niveau : Intermédiaire

Type d’entreprise : Toute entreprise qui compte sur les appels

Applications utilisées : Zoom (ou tout autre outil d’enregistrement vidéo), Vimeo ou YouTube, Airtable (ou toute application de gestion de dossiers), ChatGPT (optionnel)

Si tu organises beaucoup de webinaires ou d’enregistrements Zoom, cette automatisation, proposée par l’expert en automatisation IA Drake Surach, montre comment gérer les enregistrements Zoom sans intervention humaine. L’automatisation se déclenche dès qu’un enregistrement Zoom Cloud est terminé, puis enchaîne trois processus en parallèle :

1. Elle télécharge la transcription de l’appel et crée une archive texte consultable dans Airtable.
2. Elle télécharge l’enregistrement MP4 et le met en ligne automatiquement sur Vimeo, en conservant le lien de la vidéo pour y accéder facilement.
3. Elle récupère le chat avec tous les messages et liens partagés pendant la réunion.
4. Elle rassemble tous ces éléments et utilise ChatGPT pour générer un résumé de la réunion et extraire les informations importantes. Ces contenus servent ensuite à générer des posts pour la communauté Skool de Surach.

Ce flux de travail est idéal pour les équipes commerciales qui souhaitent revoir les échanges avec des prospects, les communautés apprenantes qui archivent leurs contenus éducatifs, ou toute organisation qui organise régulièrement des réunions virtuelles devant être bien documentées.

3. Générer des messages d’approche personnalisés

Niveau : Débutant

Type d’entreprise : Toute entreprise faisant de la prospection à froid

Apps utilisées : Google Spreadsheet, modèle IA, outil de prospection à froid (Clay, Lemlist, etc.)

Tout marketeur sait que la prospection à froid est un jeu de volume, mais qu’un message personnalisé peut vraiment augmenter tes chances de conversion. Ces deux éléments rendent l’automatisation particulièrement précieuse dans ce domaine. Dans ce scénario Make, Charlie Barber, spécialiste du marketing digital, révolutionne la prospection à froid en envoyant des messages personnalisés à grande échelle.

Voici comment ça fonctionne :

1. L’automatisation surveille une feuille Google Sheet pour repérer de nouveaux leads, puis envoie à ChatGPT l’URL Instagram de chaque prospect (ou toute autre URL de réseau social), son nom et sa biographie. À noter : il faut d’abord scraper les profils sociaux ou trouver une solution pour extraire les données de la personne avant de pouvoir utiliser ce scénario.
2. L’IA analyse chaque profil et crée des messages d’ouverture uniques, en s’appuyant sur des détails précis de la bio du prospect, ce qui permet de passer d’une prise de contact générique à une communication ultra pertinente. Par exemple : « Salut Laurel, j’ai vu que tu es reconnue comme l’experte immobilière du Barkley’s Real Estate Group. »
3. Ce flux d’automatisation en trois étapes tourne en continu et ajoute automatiquement les messages personnalisés à la feuille de calcul, prêts à être utilisés instantanément pour tes campagnes d’e-mails à froid.

Cette solution est idéale pour les équipes commerciales, agences et freelances qui veulent améliorer leur taux de réponse sans passer des heures à personnaliser chaque message manuellement.

4. Automatise la paie des freelances

Niveau : Avancé

Type d’entreprise : Toute entreprise qui collabore avec des freelances payés à l’heure

Applications utilisées : Application de gestion du temps comme Harvest, HubStaff ou Toggl, Wise (pour les paiements), Airtable ou Google Sheets, plus un module de conversion de devises (si tu paies dans différentes monnaies)

Payer les factures des prestataires, c’est aussi une tâche qu’on peut automatiser avec Make. En fait, Nick Saraev, expert en automatisation des processus métier, a mis en place un flux de travail qui élimine complètement les tâches du service financier pour les paiements des freelances. C’est une vraie solution pour son agence de rédaction, qui paie ses rédacteurs à l’heure tout en facturant les clients au mot.

Voici comment ça fonctionne :

1. Le système se connecte au logiciel de gestion du temps Harvest, où les freelances enregistrent leurs heures. Deux fois par mois, il liste automatiquement tous les utilisateurs (freelances), calcule les périodes de paie, collecte les heures et génère les factures dans PandaDoc.
2. Un deuxième scénario se déclenche quand la facture est signée. Il récupère les tarifs dans Airtable, gère les conversions de devises pour les collaborateurs internationaux et programme les paiements dans Wise.

Cette automatisation transforme dix heures de travail financier par semaine en moins de trente secondes de supervision. Elle fonctionne particulièrement bien parce que les processus financiers s’appuient sur des opérations standardisées à partir de données structurées.

C’est une solution idéale pour les entreprises qui gèrent des paiements à des prestataires, des équipes à distance travaillant dans plusieurs devises, ou des sociétés de services qui doivent suivre les heures facturables.

Tarifs de Make

Make propose cinq formules différentes, chacune s’adaptant au nombre d’opérations exécutées par mois, à partir de 10 000 jusqu’à plusieurs millions. Les tarifs vont de gratuit à 10,95 $ par mois.

Chaque action d’un module dans un scénario, comme ajouter une ligne dans Google Sheet ou envoyer un email, compte comme un crédit chez Make. Résultat : tu peux consommer vite tes crédits mensuels si tu utilises des scénarios complexes. Si tu n’as plus de crédits, tes scénarios s’arrêtent !

Le forfait gratuit donne accès au constructeur de flux de travail principal et à toutes les applications, ce qui permet de tester la plateforme avant de s’engager. Cependant, il est limité à deux scénarios actifs et seulement 10 000 crédits, ce qui en fait surtout une version d’essai gratuite.

La formule suivante, le forfait Core, propose l’essentiel pour les solopreneurs avec des scénarios illimités et 10 000 crédits pour 10,59 $/mois.

Le forfait Pro, à 18,82 $ par mois, représente selon moi le meilleur équilibre chez Make. Ici, tu accèdes à des fonctionnalités utiles comme les entrées de scénario et les variables personnalisées (tu peux ainsi gérer et modifier des données sur plusieurs scénarios en même temps).

Même si ce n’est pas indiqué sur la page des tarifs, tu peux acheter des crédits supplémentaires par lots à prix fixe (1 ou 10 000 crédits) si tu dépasses ton quota mensuel. Pour ça, va dans Org via la barre latérale à gauche, puis dans l’onglet Abonnement de Mon plan. À noter : si tu fais ça régulièrement, il vaut mieux passer à une formule supérieure, car le prix par crédit y est plus bas.

Une limitation un peu pénible avec tous les forfaits, c’est l’intervalle minimum d’1 minute entre chaque exécution planifiée d’un scénario. Ça peut vraiment devenir un goulot d’étranglement si tu as beaucoup de scénarios planifiés qui tournent en continu. Tes scénarios risquent de se mettre en file d’attente et d’attendre leur tour, ce qui ralentit tout le reste.

Ce problème est particulièrement gênant si tu as des scénarios côté client. Imagine un nouveau lead chaud obligé d’attendre 5 minutes pour recevoir le lead magnet téléchargé sur ton site ! (À noter : cette limitation concerne uniquement les scénarios planifiés. Les scénarios déclenchés par un trigger s’exécutent immédiatement quand une nouvelle ligne est ajoutée à la feuille de calcul.)

Conseils pour obtenir la meilleure offre avec Make

• Commence avec l’option la plus basse en crédits. Sinon, les crédits non utilisés expirent à la fin du mois. Tu peux toujours passer à un forfait supérieur si tu dépasses la limite d’opérations. (Make envoie des notifications avant que ça arrive.)
• Suis tes crédits de façon régulière. Lorsque tu cliques sur un scénario, tu as un graphique jour par jour qui montre le nombre de crédits utilisés et le volume de données transférées.

Make : avantages et désavantages

Make est-il fait pour toi ?

J’adore vraiment Make pour sa flexibilité et sa puissance incroyables. Mais il y a aussi des aspects qui me plaisent moins, comme le mapping de données inutilement complexe (ça pourrait être bien plus simple).

Globalement, Make est un outil génial qui t’offre des super-pouvoirs d’automatisation qu’aucun autre outil sur le marché n’égale. Combiné à son prix ultra abordable, c’est une plateforme formidable pour les utilisateurs qui veulent créer des automatisations sophistiquées et à plusieurs étapes, afin de transformer vraiment leur manière de travailler.

Cela dit, si tu veux juste automatiser un ou deux flux de travail simples, une solution plus directe et plus facile à prendre en main, comme Zapier, sera probablement plus adaptée. Make récompense celles et ceux qui acceptent de grimper sa courbe d’apprentissage assez raide grâce à des possibilités uniques, mais il faut voir si l’effort de prise en main colle bien à tes objectifs d’automatisation.

Pour moi, la réponse a été un grand oui ! Le temps investi à maîtriser Make va me faire gagner des heures. Il n’y a rien de plus satisfaisant que de voir un scénario complexe tourner en direct et fonctionner parfaitement.

Make ne te convainc pas ? Va lire notre avis sur n8n pour comparer, ou consulte notre liste d’alternatives à Zapier.