Avis Make : analyse approfondie d’un des leaders de l’automatisation logicielle

En tant que propriétaire d'entreprise et entrepreneur dans les logiciels, j'ai passé des années à courir après le rêve de la perfection opérationnelle, en espérant toujours que la prochaine plateforme serait enfin « la bonne ». J'ai fini par laisser tomber. À la place, j’ai adopté une alternative plus pragmatique. Connecter mes meilleurs outils grâce à une plateforme d’automatisation dédiée.

Make (anciennement Integromat) fait partie de ces plateformes d’automatisation. C’est la colle numérique qui peut donner une vraie cohésion à ton entreprise en connectant tous tes outils, même s’ils sont dispersés dans ta stack tech. Que tu gères des outils marketing et commerciaux comme moi, des logiciels de gestion de projet, des systèmes d’inventaire ou autre chose, Make peut automatiser toutes tes tâches.

J’ai testé Make en profondeur sur des cas concrets. Il propose des intégrations puissantes qui vont changer ta façon de travailler. Le revers de la médaille, c’est qu’il est aussi plus complexe que certaines alternatives.

Dans ce test pratique, je vais partager mes découvertes. Les fonctionnalités clés de Make, son utilisation en vrai (pas juste les arguments marketing), et aussi si son tarif vaut vraiment le coup pour toi.

On commence ?

Qu'est-ce que Make ?

Make est une plateforme d’automatisation sans code qui permet de créer des workflows automatisés grâce à un éditeur visuel en glisser-déposer. Tu peux relier différentes applications et services pour automatiser des tâches répétitives, transférer des données entre tes outils et déclencher une action dans une application lorsqu’un événement se produit dans une autre.

Par exemple, quand quelqu’un remplit un formulaire Google, tu peux ajouter sa réponse dans une feuille Google Spreadsheet, créer une fiche avec ses données 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 un peu sa terminologie propre. Elle diffère de celle de concurrents comme Zapier et m’a laissé un peu perplexe avant que je comprenne.

Voici un rapide aperçu :

• Scénarios : Ce sont tes automatisations ou workflows automatisés. Si tu connais Zapier, il s’agit tout simplement des Zaps.
• Modules : Les étapes ou briques de construction de ton scénario.
• Applications : Les outils logiciels tiers avec lesquels Make s’intègre (par exemple Airtable, Gmail, Google Forms), ainsi que les applications natives comme Flow Control, Webhooks, Data Store et d’autres. Tu connectes les applications tierces via les connexions. Les connexions d’application prennent en charge différents modules.
• Crédits : À chaque fois qu’un module dans un scénario s’exécute, il consomme un crédit ou plusieurs, 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 rechercher de nouvelles données. Quand tu exécutes un scénario, chacun de ses modules s’exécute une ou plusieurs fois, ce qui génère une ou plusieurs opérations.
• Flux : Un chemin à l’intérieur d’un scénario, ou l’ordre dans lequel les modules vont s’exécuter dans un scénario. Un même scénario peut contenir plusieurs flux différents.
• Lots : Un ensemble d’enregistrements de données liés (cela peut être des lignes, des éléments, etc.).
• Tableau : Un ensemble unique de plusieurs lots. C’est surtout utilisé quand tu fais des automatisations liées au développement, mais tu peux aussi croiser ce terme dans d’autres scénarios.

Quelle est la différence entre crédits et opérations ?

La plateforme a récemment modifié sa façon de facturer l’utilisation. Maintenant, les « crédits » remplacent les « opérations » comme unité de facturation. Les crédits sont la nouvelle monnaie pour ce que tu paies, tandis que les opérations restent un indicateur de ce qui 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 » considérait que tous les modules se valent. En réalité, certaines opérations consomment beaucoup plus de ressources que d’autres. Le nouveau modèle de crédits permet à Make de mieux tarifer les tâches « lourdes » ou plus gourmandes en ressources.

Concrètement, si tu utilises des workflows complexes ou des modules d’IA, tu vas remarquer une différence sur le coût de tes automatisations, car ces modules utilisent désormais plus de crédits. Ce changement accompagne la récente évolution de Make vers l’IA.

Fonctionnalités clés et ce qui différencie Make

Après avoir exploré Make, j’ai remarqué qu’il se distingue des autres plateformes d’automatisation sur plusieurs points essentiels. Voici quelques éléments qui le rendent unique.

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 inférieur à l’impressionnante collection de Zapier et ses 8 000+ connexions, le catalogue de Make est suffisamment complet pour couvrir la plupart des besoins. Tu rencontreras des limites uniquement si tu utilises une application vraiment méconnue ou un logiciel nouvellement lancé qui n’a pas encore d’intégration avec Make.

Même dans ce cas, rien n’est perdu. Le module Webhook très puissant 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 grâce à la fonctionnalité API, mais cette option s’adresse surtout aux développeurs.

Prise en charge robuste 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 lorsqu’un événement précis se produit. Ils servent ainsi de passerelle entre des applications qui n’ont pas d’intégrations natives directes. Le meilleur dans tout ça, c’est que les webhooks sont entièrement gratuits. Tu n’as donc rien à payer en plus sur Make.

Heureusement, avec le module webhook intégré de Make, leur mise en place est vraiment simple.

Je t’encourage à apprendre à utiliser les webhooks. Ça élargit énormément les possibilités de connexion 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 est son créateur de scénarios intuitif, où tu construis des flux de travail automatisés en connectant différentes applications. Tu ajoutes des modules et tu peux ensuite les déplacer en glissant-déposant pour les réorganiser.

Chaque scénario est composé de trois grands types de modules :

• Déclencheurs détectent des événements et lancent un scénario, comme l’arrivée de nouveaux emails, des soumissions de formulaire ou des nouveaux éléments dans une base de données Notion.
• Actions réagissent aux déclencheurs et exécutent différentes tâches, comme mettre à jour des tableaux, envoyer des notifications ou créer/mettre à jour/supprimer des événements de calendrier.
• Module de contrôle de flux est un module opérationnel spécial qui te permet de faire des actions comme du routage (diviser le scénario en plusieurs flux), de la répétition, une interruption du scénario, etc.

Chaque module doit être connecté pour qu’un scénario fonctionne, et il faut au moins un déclencheur et une action dans le flux de travail.

Entre les connexions, tu peux aussi mettre en place des filtres. Les filtres servent à diviser le scénario en différentes branches, selon des conditions spécifiques. Par exemple, quand un nouveau formulaire Google est envoyé, tu peux filtrer pour que l’enregistrement soit ajouté à Pipedrive si la soumission vient des États-Unis. Si ce n’est pas le cas, l’enregistrement est ajouté à ActiveCampaign.

Tu peux aussi ajouter autant de filtres que tu veux, pour piloter totalement tes automatisations. Dans le scénario ci-dessous, il y a trois chemins définis par des filtres :

1. Un nouvel événement Google Calendar est créé si aucun n’existe pour l’enregistrement Notion.
2. Si un événement Agenda existe déjà, il est mis à jour avec les dernières infos de la fiche Notion.
3. Si la colonne Statut d’un enregistrement Notion passe à « Annulé », l’événement est supprimé.

Il y a plein d’autres fonctionnalités pour t’aider à visualiser et à travailler sur tes scénarios. J’aime particulièrement la fonction Explain Flow, qui crée une animation du flux des modules pour t’aider à mieux les comprendre.

Fonctionnalités avancées pour tester et résoudre les problèmes des scénarios

Je ne vais pas mentir : Make.com a une courbe d'apprentissage assez raide, et même créer des scénarios qui paraissent simples peut sembler étonnamment compliqué au début. Savoir tester et déboguer correctement tes automatisations est indispensable avant de pouvoir vraiment exploiter la puissance de la plateforme.

Make propose plusieurs fonctionnalités pour t'aider, la plus importante étant le bouton « Exécuter une fois » en bas à gauche. Quand tu cliques dessus, le scénario s'exécute une fois et affiche les résultats.

C'est important de le souligner : contrairement à d’autres outils d’automatisation, Make ne fonctionne qu’avec des vraies données lors des tests de scénarios. Autrement dit, quand tu utilises « Exécuter une fois », le scénario s'exécute réellement et des modifications sont faites dans tes applications pour de vrai.

Tes applications doivent aussi être configurées pour permettre de tester le scénario du début à la fin. Un scénario ne s’exécutera pas jusqu’au dernier module si les conditions des filtres ne sont pas remplies.

J’ai galéré lors des tests de mes scénarios, car j’ai dû naviguer entre différentes applications et données pour m’assurer que tout était bien en place. Ça peut vraiment poser problème si ton scénario est complexe, qu’il implique de nombreuses applications et qu’il génère beaucoup de données. J’aimerais que Make propose la génération automatique de données fictives et un mode bac à sable pour tout tester sans quitter l’interface Make, comme le fait Zapier.

Quand tu as terminé d’exécuter ton scénario, tu recevras soit un message indiquant que « le scénario a été exécuté avec succès », soit qu’il y a eu une erreur. Voici à quoi ressemble un scénario qui a fonctionné :

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

Et voici ce que tu verras en cas de problème :

Make t’avertit des problèmes dans le journal d’exécution, ce qui m’amène à ma première grosse frustration sur la plateforme : Le langage obscur utilisé dans les logs. Les notifications d’erreur semblent conçues uniquement pour les développeurs, pas pour les profils moins techniques.

Une façon de limiter le chaos lors du débogage dans ce genre de situations, c’est de dépanner le scénario module par module. Tu peux le faire en cliquant directement sur un module précis et en sélectionnant « Exécuter uniquement ce module ».

Make proposait auparavant un assistant IA que je trouvais assez utile pour ça. Mais Make l’a supprimé en octobre, donc tu ne le trouveras plus dans le créateur de flux de travail. L’équipe affirme qu’une nouvelle expérience IA va le remplacer. Au moment où j’écris ces lignes, je ne vois pas de solution de remplacement directe pour l’assistant d’aide IA, ce qui est quand même décevant pour ceux qui s’appuyaient dessus pour créer des 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 garantir le bon déroulement de tes scénarios, même en cas d’imprévus dans tes automatisations. Quand un problème survient, le point d’exclamation rouge affiché au-dessus du module concerné t’aide à le repérer tout de suite. Tu reçois aussi une notification par email.

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 tes workflows continuent malgré les obstacles. J’ai vraiment été impressionné par cette fonctionnalité, 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 utilisé reste « Ignorer ». Il permet de poursuivre le scénario même si un bundle rencontre une erreur.

Par exemple, dans le scénario ci-dessous, les données sont envoyées d’un webhook vers ChatGPT pour être traitées, puis les résultats sont ajoutés sous forme de ligne dans Google Sheets. Si jamais ChatGPT subit un délai d’attente et ne génère pas de réponse, l’ajout d’un module Ignorer permet à ton scénario de continuer à fonctionner sans interruption.

Programmation des scénarios

Si tu te demandes à quoi sert l’icône de cercle qui tourne à côté de ton déclencheur, c’est le paramètre de planification. Une autre fonctionnalité utile de Make qui te permet de définir quand ton scénario doit s’exécuter.

Tu peux déclencher ton scénario immédiatement (dès que l’événement de déclenchement se produit), à intervalles réguliers ou à une heure précise de la journée, de la semaine ou du mois. Je trouve ça vraiment pratique, car ça permet de programmer plusieurs scénarios sans qu’ils se chevauchent.

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 afin de garder une présence LinkedIn équilibrée et prévisible.

Dans l’exemple ci-dessous, j’ai un scénario qui surveille mon blog WordPress chaque lundi et mercredi pour détecter immédiatement les nouvelles publications dans la catégorie actualités. Chaque article est ensuite traité par un module Claude AI qui analyse le contenu et génère automatiquement une publication courte, au format news, qui est ensuite partagée sur LinkedIn.

Historique des versions

Le système de gestion des versions de Make est vite devenu une vraie bouée de sauvetage quand je travaille sur des scénarios complexes. La plateforme enregistre automatiquement l’historique de ton workflow, ce qui te permet de consulter toutes les versions précédentes avec des horodatages précis. Cette fonctionnalité encourage vraiment à tester de nouvelles idées, car tu peux expérimenter librement et toujours revenir en arrière si jamais une modification ne donne pas le résultat espéré.

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

Si tu dois gérer l’onboarding manuel des collaborateurs, la fonctionnalité « variables de scénario » de Make est une vraie révolution que j’ai trouvée très puissante.

Plutôt que d’ajouter un membre de l’équipe un à un sur chaque plateforme de ton système (comme Asana, JIRA, Slack, Google Drive, etc.), tu peux créer un formulaire directement dans Make pour collecter toutes les informations essentielles.

Les variables de scénario te permettent de créer une structure de données pour ces informations.

On peut ensuite utiliser ces données comme une cartographie dynamique sous « Variables personnalisées et système : »

Quand tu cliques sur « Exécuter une fois » pour lancer le scénario, on te demande de remplir le formulaire avec les informations nécessaires. Cela lance l’automatisation, et Make peut créer des comptes pour le nouvel employé sur différentes plateformes.

Le seul inconvénient que j’ai remarqué, c’est que seules quelques applications proposent un déclencheur « Inviter un membre de l’équipe ». Une solution possible consiste à ajouter une tâche et à te l’assigner (ou à l’assigner à un autre membre) pour inviter l’employé manuellement. Tu peux même créer tout un projet d’onboarding avec des tâches à suivre.

Voici un scénario terminé qui utilise les variables de saisie :

Dans l’exemple de scénario ci-dessus :

1. L’employé est créé comme fiche dans notre espace Team sur Airtable.
2. Il reçoit une invitation pour rejoindre l’espace de travail ClickUp.
3. Une tâche est créée pour inviter cette personne sur Jira.
4. Il reçoit une invitation sur Hubstaff pour suivre son temps.
5. Enfin, un e-mail d’onboarding personnalisé lui est envoyé, selon s’il fait partie de l’équipe marketing ou commerciale.

De nombreux modèles utiles

Make propose une galerie impressionnante avec des centaines de scénarios d’automatisation prêts à l’emploi.

Chaque modèle est accompagné d’un guide intégré qui t’accompagne pas à pas dans la configuration de chaque module.

Je trouve ces tutoriels pratiques pour montrer comment configurer un scénario, mais il manque quand même le « pourquoi ». Ils ne présentent pas vraiment le contexte métier et expliquent rarement pourquoi certaines choses sont mises en place de telle manière.

Par exemple, dans un modèle de synchronisation des fiches Airtable avec des événements Google Calendar, l’une des colonnes d’Airtable était utilisée comme point de correspondance pour relier les fiches et les événements. Sauf que ce n’était pas expliqué dans le guide. J’ai donc dû comprendre par moi-même, par tâtonnement, pourquoi cette colonne était importante.

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

Alors, qu’est-ce que j’ai pensé de Make ? Beaucoup disent que Make est vraiment difficile à utiliser. Je suis d’accord. C’est pour ça que j’ai voulu montrer, étape par étape, comment j’ai créé un scénario et te guider à travers toute l’automatisation.

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

Mon flux de travail d’IA pour le scoring des leads

Niveau : Intermédiaire

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

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

Objectif du scénario : Dans mon activité de logiciels, je reçois beaucoup de demandes de rendez-vous pour des démos, mais elles ne viennent pas toutes d’acheteurs 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 lead

J’utilise un formulaire Typeform simple, avec des questions sur le chiffre d’affaires et le type d’activité du lead.

Étape 2. Créer un Google Spreadsheet avec les données

Je regroupe 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 Make « Surveiller les réponses ».

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

Maintenant, je peux utiliser ces réponses comme points de données pour que mon assistant IA les score. 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 prendre n’importe quel autre modèle d’IA comme ChatGPT.

Voici mon prompt :

« Tu es mon assistant expert en scoring de leads.

Ton rôle est d’analyser la qualité des leads qui souhaitent réserver un appel pour mon activité de logiciels, Encharge.

Nous ciblons des entreprises SaaS avec un chiffre d’affaires annuel supérieur à 1 million de dollars.

Voici les données du lead : [ajoute les réponses en tant que champs mappés]

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

Ton réponse doit être uniquement le chiffre du score, rien d’autre. »

Comment (au juste) fonctionne la cartographie

L’un des aspects les plus puissants — et les plus complexes — de Make, c’est la cartographie des données, autrement dit l’action de connecter et d’attribuer des valeurs 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 consiste à envoyer un email de confirmation, il faut cartographier le nom et l’adresse mail du soumissionnaire du module formulaire vers le module email.

Après avoir travaillé avec des dizaines d’outils, j’ai remarqué que la cartographie est souvent le point où l’automatisation brille ou s’écroule totalement. La difficulté, c’est de comprendre comment chaque plateforme gère les données. Ce qui apparaît simplement comme un champ « nom » dans une application doit parfois être séparé en « prénom » et « nom » dans une autre. Les tableaux JSON d’une API doivent parfois être transformés avant de pouvoir être utilisés dans un tableur. Ces décalages créent des zones de friction qui demandent de la planification… et beaucoup de tests.

Malheureusement, Make ne nous aide pas sur ce point. Make donne accès à toutes les données envoyées par chaque outil (ce qui est super puissant), mais il fournit ces données brutes, sans formatage ni structure. Résultat : tu te retrouves souvent face à une longue liste de données où il n’est pas évident d’identifier chaque élément ou de savoir où il va.

Quand tu prends de l’assurance avec Make (ou si tu as des compétences en développement), tu peux utiliser des fonctions comme des agrégateurs de tableaux et des formateurs de texte pour remodeler les données.

Étape 5. Filtrer les réponses

Une fois que l’IA a attribué un score, je veux répartir les leads selon trois axes basés sur leur score : haute qualité (7-10), moyen (4-7) et faible (0-3). Pour faire ça, je vais utiliser un routeur avec trois chemins et un filtre pour chaque.

Pour mettre en place 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 : inférieur à 4

Étape 6. Ajouter des variables

Ensuite, j’utilise le module Outils « Définir une variable » dans Make pour préciser 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 mapper les données des autres modules :

Étape 8. Analyser les résultats

Voici le résultat final : le scénario renseigne le score du lead et son type grâce à mon assistant IA.

Il ne s’agit que d’un scénario parmi tant d’autres, mais j’ai appris à utiliser les déclencheurs et les actions, à faire circuler les données entre les applications, à manipuler les variables et à personnaliser le flux avec des routeurs et des filtres. Et ce n’est que le début ! Il existe des dizaines de façons d’enrichir ce scénario.

Par exemple, je pourrais ajouter l’analyse complète de Claude, en plus du score du lead. Ça donnerait à mon équipe commerciale un contexte essentiel pour chaque prospect, le tout dans une vue centralisée.

Ou alors, je pourrais ajouter différents modules selon les trois types de leads, et ainsi personnaliser davantage le flux :

• Pour les leads à fort potentiel, je peux créer un lien Calendly à usage unique et intégrer ce lien dans un email d’invitation personnalisé à un rendez-vous téléphonique, généré aussi avec l’IA.
• Je peux ajouter mes leads de qualité moyenne à ma liste email sur ActiveCampaign et les intégrer à une séquence automatisée.
• Je peux envoyer le score de chaque lead à mon CRM ainsi qu’à d’autres plateformes de communication, comme mon support.

Et ce n’est qu’un aperçu.

Utiliser les agents IA de Make

Make a lancé les agents IA en avril 2025. C’est une évolution majeure par rapport à leur créateur de flux de travail traditionnel. Au lieu de créer toute la logique conditionnelle manuellement, tu peux maintenant simplement décrire en langage naturel ce que tu veux faire et l’agent se charge de trouver comment l’exécuter.

Les agents IA de Make sont comme des travailleurs automatisés capables de réfléchir, de décider et d’agir au sein de tes flux Make. Plutôt que de suivre des instructions étape par étape, ils utilisent l’IA pour comprendre le contexte, analyser les données et choisir la bonne action : c’est comme si ton automatisation avait un « cerveau ».

Voyons ça concrètement avec la création d’un agent de support simple.

Premier test d’un agent Make

Va dans le nouvel onglet Agents et clique sur « Créer un nouvel agent ». Tu devras connecter un LLM.

La liste des options LLM est assez limitée pour le moment (au moins sur 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 l’objectif de l’agent ainsi que toutes les contraintes ou limites à respecter. Pour mon agent, je vais simplement utiliser un prompt classique d’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 l’agent avec ces infos.

Connecter les outils de l’agent

Les outils sont en fait les scénarios auxquels ton agent peut avoir accès et qu’il peut exécuter. Je ne sais pas pourquoi Make a choisi d’introduire une nouvelle terminologie au lieu de simplement appeler ça des scénarios, mais c’est avec ça qu’on travaille.

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

Pour faire cela, on peut utiliser le module Google Doc « Obtenir le contenu d’un document », relié à un module Scenarios « Renvoyer la sortie ».

Tu dois aussi définir la sortie du scénario :

Une fois défini, choisis « contenu texte » sur le module « Renvoyer un résultat » des Scenarios :

Pour finir, il faut activer le scénario, car les agents ne peuvent utiliser que des scénarios actifs et exécutés à la demande.

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

On a maintenant besoin d’un dernier scénario pour permettre à l’agent d’envoyer des e-mails. Pour ça, on utilise le module Gmail « Envoyer un e-mail » et on définit les informations dynamiques du client comme variables du scénario. De cette façon, l’agent saura exactement à qui envoyer l’e-mail :

Une fois tout en place, tu peux faire la cartographie avec les bons champs dans le module Google « Envoyer un email ». Pour ça, il faut des variables personnalisées (disponibles à partir du plan Pro).

Retourne sur l’agent et connecte les scénarios en tant qu’outils. Les outils (scénarios) au niveau agent sont toujours disponibles, peu importe la tâche de l’agent. En d’autres termes, cet ensemble de scénarios fonctionne comme un bundle accessible par l’agent.

J’ajoute aussi quelques instructions supplémentaires dans le prompt :

Pour vérifier que l’agent fonctionne bien, utilise la boîte de dialogue de test. Tu peux voir comment l’agent utilise les scénarios attachés et où il bloque.

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

Mais ce qui freine vraiment les agents Make, c’est qu’on ne peut pas les utiliser en dehors d’un scénario. Il n’y a aucun moyen d’intégrer une interface de chat ou de déployer l’agent tout seul. Je m’attendais à quelque chose de plus plug-and-play, sans avoir besoin d’aller à chaque fois dans le constructeur de scénarios. Pour l’instant, les agents IA sur Make sont juste une extension des scénarios.

Autre point qui m’a déçu : il n’existe pas encore de réglages avancés pour affiner le comportement de l’agent – règles, niveau de créativité, ton, etc. Tu dois tout indiquer dans ton prompt.

Utiliser des agents dans des scénarios

Dans mon scénario, je veux que l’agent réponde à chaque nouvelle demande de support reçue sur Zendesk. J’utilise le module Zendesk « Surveiller les tickets » puis je le relie à un module Make AI Agents « Exécuter un agent » :

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

Ce scénario traitera tout nouveau ticket Zendesk et répondra automatiquement au client par email avec les infos tirées de mon Google doc. Plutôt efficace !

4 autres cas d’utilisation concrets de Make

La flexibilité de Make permet d’automatiser bien plus de choses que ce que j’ai déjà présenté. Avant de te lancer dans Make pour créer tes automatisations, je te recommande de prendre un peu de recul pour voir l’ensemble et cartographier les processus et le parcours client que tu veux mettre en place. Tu peux utiliser un outil visuel comme Miro ou simplement un carnet pour dessiner ton flux de travail et repérer chaque point de contact.

Une fois que c’est fait, il faut passer à un niveau micro : quelles données utiliser pour tes automatisations, quels champs et enregistrements doivent être accessibles, et comment les applications vont communiquer précisément. C’est l’un des grands défis avec Make : c’est un peu comme de la programmation visuelle. C’est puissant, mais il faut bien le prendre en main pour éviter la frustration, ou au moins la limiter.

Voyons maintenant quatre flux de travail réels créés par des utilisateurs Make, qui illustrent la polyvalence de la plateforme et pourraient t’inspirer pour relever tes propres défis business.

1. Automatiser des contrats professionnels pour tes clients

Niveau : Intermédiaire

Type d’entreprise : Services

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

Créer des contrats, c’est franchement répétitif. Mais une automatisation avec Make peut vraiment te faciliter la vie. Ce scénario Make vient de Jono Catliff, chef d’entreprise et expert en automatisation (il considère que c’est l’une de ses automatisations les plus puissantes), mais tu pourrais l’adapter à tout type de contrat.

Voici comment ça fonctionne :

1. L’équipe commerciale termine les appels avec les clients et remplit un formulaire avec les informations du client (pour son activité de mariage, ça inclut les dates, lieux et horaires de l’événement).
2. Make génère automatiquement un numéro de facture, met à jour le CRM (il utilise GoHighLevel) et crée les lignes correspondantes selon la conversation de vente.
3. Le scénario Make rassemble tout dans un contrat professionnel PandaDoc, avec toutes les informations clients, les tarifs et les services sélectionnés.
4. Dès que les clients signent et paient, un autre scénario Make récupère les éléments approuvés et met à jour tous les systèmes avec les montants exacts.

Cette automatisation est particulièrement utile pour les entreprises de services, les agences et les 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 fonctionne avec des appels

Applications utilisées : Zoom (ou tout autre outil d’enregistrement vidéo), Vimeo ou Youtube, Airtable (ou toute appli de gestion de fiches), ChatGPT (optionnel)

Si tu crées beaucoup de webinaires ou d’enregistrements Zoom, cette automatisation présentée par Drake Surach, expert en automatisations IA, te montre comment gérer les enregistrements Zoom sans aucune intervention humaine. L’automatisation se déclenche dès qu’un enregistrement Zoom Cloud est terminé, puis elle lance trois processus parallèles :

1. Elle télécharge la transcription de l’appel et crée dans Airtable un enregistrement texte consultable.
2. Elle télécharge la vidéo MP4 et la met automatiquement en ligne sur Vimeo, puis enregistre le lien de la vidéo pour un accès facile.
3. Elle récupère le chat avec tous les messages et liens partagés durant la réunion.
4. Elle regroupe tous ces éléments et utilise ChatGPT pour générer des résumés de réunion et extraire les informations importantes. Ces contenus servent à créer les publications pour la communauté Skool de Surach.

Ce flux de travail est parfait pour les équipes commerciales qui analysent leurs échanges avec des prospects, les communautés d’apprentissage qui archivent des contenus pédagogiques ou toute organisation qui fait régulièrement des réunions virtuelles nécessitant une documentation complète.

3. Générer des messages d’approche personnalisés

Niveau : Débutant

Type d’entreprise : Toute entreprise qui fait de la prospection à froid

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

Les marketeurs savent que la prospection à froid, c’est un jeu de volume, mais aussi qu’un message personnalisé peut vraiment augmenter tes chances de conversion. Pour ces raisons, l’automatisation est particulièrement intéressante ici. Dans ce scénario Make, le marketeur digital Charlie Barber transforme la prospection à froid grâce à des messages personnalisés à grande échelle.

Voici comment ça fonctionne :

1. L’automatisation surveille une feuille Google pour détecter de nouveaux leads, puis envoie à ChatGPT l’URL Instagram de chaque prospect (ou autre URL de réseau social), son prénom et sa bio. Il faut évidemment d’abord scraper les profils sociaux ou trouver une autre façon d’obtenir les données avant de pouvoir utiliser ce scénario.
2. L’IA analyse chaque profil et rédige des messages d’accroche uniques, en faisant référence à des détails précis trouvés dans la bio de chaque prospect, transformant ainsi la prospection générique en échanges ultra-pertinents. Par exemple : « Salut Laurel, j’ai vu qu’on te connaît comme la “realtor extraordinaire” chez Barkley’s Real Estate Group. »
3. Fonctionnant en continu, cette automatisation en trois étapes ajoute automatiquement les messages personnalisés à la feuille de calcul, prêts à être utilisés immédiatement dans les campagnes de prospection avec un outil d’emailing à froid.

Cette solution est idéale pour les équipes commerciales, agences et freelances qui veulent améliorer leur taux de réponse sans passer des heures sur une personnalisation manuelle.

4. Automatise la paie des freelances et sous-traitants

Niveau : Avancé

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

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

Payer les factures des sous-traitants est aussi une tâche que tu peux automatiser avec Make. En fait, Nick Saraev, expert en automatisation des processus métiers, a mis en place un flux de travail qui élimine complètement les tâches du service finance pour le paiement des freelances. Cela règle un gros problème pour son entreprise de rédaction de contenu, car il paie ses rédacteurs à l’heure alors que ses clients sont facturés au mot, à tarif fixe.

Voici comment ça se passe :

1. Le système se connecte au logiciel de suivi du temps Harvest, où les sous-traitants enregistrent leurs heures. Deux fois par mois, il liste automatiquement tous les utilisateurs (freelances), calcule les périodes de paie, collecte les entrées de temps et génère les factures dans PandaDoc.
2. Un deuxième scénario s’active dès que la facture est signée. Il va chercher les tarifs dans Airtable, gère la conversion de devises pour les membres de l’équipe à l’international et prépare les paiements dans Wise.

Cette automatisation transforme dix heures de gestion financière par semaine en moins de trente secondes de vérification. Elle fonctionne particulièrement bien parce que les processus financiers reposent sur des opérations standardisées et des données structurées.

C’est la solution idéale pour les entreprises qui gèrent des paiements de sous-traitants, les équipes à distance qui travaillent avec plusieurs devises, ou encore les sociétés de services qui suivent des heures facturables.

Tarifs de Make

Make propose cinq forfaits différents, chacun évoluant selon le nombre d’opérations que tu effectues par mois, à partir de 10 000 et jusqu’à plusieurs millions d’opérations. Les prix vont du gratuit à 10,95 $ par mois.

Chaque action de module dans un scénario, comme l’ajout d’une ligne Google Sheet ou l’envoi d’un e-mail, compte comme un crédit Make. Ça veut dire que tu peux épuiser rapidement tes crédits mensuels si tu utilises des scénarios complexes. Si tu es à court de crédits, tes scénarios s’arrêtent tout simplement !

Le forfait gratuit donne accès au cœur de l’éditeur de flux de travail et à toutes les applications, ce qui permet d’expérimenter avant de s’engager. Mais il se limite à deux scénarios actifs et 10 000 crédits, donc c’est plutôt une version d’essai gratuite.

Le forfait suivant, appelé Core, couvre l’essentiel pour les solopreneurs avec des flux de travail illimités et 10 000 crédits pour 10,59 $ par mois.

Le forfait Pro, à 18,82 $ par mois, est selon moi le meilleur rapport qualité-prix sur Make. Tu y trouves des fonctionnalités vraiment utiles comme les variables de saisie et les variables personnalisées (la possibilité de gérer et d’éditer les données sur plusieurs scénarios à la fois).

Même si ce n’est pas affiché sur la page des tarifs, tu peux acheter des crédits supplémentaires sous forme de packs à prix fixe pour 1 ou 10 000 crédits si tu dépasses ton quota mensuel. Pour cela, va dans Org via la barre latérale à gauche, puis dans l’onglet Abonnement de Mon plan. À noter : si tu dois le faire régulièrement, mieux vaut passer à une offre supérieure, car leur coût par crédit est plus avantageux.

Une limite agaçante sur tous les abonnements, c’est l’intervalle minimum d’1 minute entre chaque exécution programmée d’un scénario. Ça peut vite créer des files d’attente si tu as plusieurs scénarios programmés qui tournent en continu. Tes scénarios risquent de s’accumuler et d’attendre leur tour, ce qui ralentit tout le processus.

C’est particulièrement gênant si tu as des scénarios destinés à tes clients. Imagine un nouveau lead chaud qui doit attendre 5 minutes avant de recevoir le lead magnet téléchargé sur ton site ! (Cette restriction ne s’applique qu’aux scénarios programmés. Les scénarios déclenchés par une action se lancent immédiatement dès qu’une nouvelle ligne est ajoutée à la feuille de calcul.)

Astuces pour obtenir le meilleur rapport avec Make

• Commence avec l’option de crédits la plus basse pour éviter que des crédits inutilisés expirent à la fin du mois. Tu peux toujours passer à une formule supérieure si tu atteins la limite d’opérations. (Make envoie des notifications avant que ça n’arrive.)
• Surveille régulièrement tes crédits. Quand tu cliques sur un scénario, tu peux voir un graphique jour par jour montrant le nombre de crédits utilisés et la quantité de données transférées.

Utiliser 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 dérangent, comme la cartographie des données inutilement complexe (ça pourrait être beaucoup plus simple).

Globalement, Make est un outil brillant qui te donne des super-pouvoirs en automatisation, au-delà de tout ce que j’ai pu voir sur le marché. Avec des tarifs très accessibles, c’est une plateforme géniale pour les utilisateurs chevronnés qui veulent créer des automatisations sophistiquées et multi-étapes pour vraiment transformer leur activité.

Ceci dit, si tu veux automatiser seulement un ou deux processus simples, une solution plus directe et facile à prendre en main comme Zapier sera peut-être plus adaptée. Make récompense ceux qui acceptent de gravir sa courbe d’apprentissage avec des capacités inégalées. Mais il faut quand même se demander si l’investissement dans l’apprentissage de la plateforme correspond à tes objectifs d’automatisation.

Pour moi, la réponse est clairement oui ! Le temps passé à maîtriser Make sera largement rentabilisé grâce aux heures économisées ensuite. Rien de plus satisfaisant que de voir tourner un scénario complexe, en production, sans accroc.

Pas convaincu par Make ? Viens lire notre avis sur n8n pour comparer, ou découvre notre sélection d’alternatives à Zapier.