Ça y est, les agents IA font leur entrée sur Make. Et clairement, ça change la donne.
Si vous utilisez déjà Make pour automatiser vos tâches du quotidien, cette nouvelle fonctionnalité va vous ouvrir un nouveau monde. Et si vous découvrez juste la plateforme, vous tombez au bon moment.
Dans ce guide, on va voir en détail comment fonctionnent ces fameux agents IA sur Make, comment les créer simplement, et surtout, comment les utiliser dans notre quotidien.
Pas de blabla technique inutile, seulement du concret avec 3 exemples clairs pour bien comprendre la puissance de cette nouveauté.
Bref, que vous soyez curieux ou prêt à automatiser comme jamais, ce guide est fait pour vous !
L’outil Make, c’est quoi ?
Avant de parler des agents IA, petit détour par l’essentiel. Si vous découvrez Make, il vaut mieux savoir de quoi il s’agit exactement.
Make, c’est une plateforme no-code qui permet de connecter vos outils entre eux et d’automatiser facilement vos tâches du quotidien. Anciennement appelé Integromat, Make s’est imposé comme un outil incontournable pour gagner du temps et fluidifier ses process, sans connaissances techniques avancées.
Le no-code, c’est la possibilité de créer des automatisations, des applis ou des workflows sans écrire de code, en utilisant des interfaces visuelles simples. C’est accessible à tous, même sans compétences techniques. Make en est un des outils les plus connus.
Le principe est simple : vous créez un scénario visuel, vous ajoutez des modules (comme des blocs d’action), vous définissez une logique… et Make exécute tout ça automatiquement.
Quelques exemples :
- Un formulaire reçoit un nouveau contact ? Il est directement ajouté dans votre CRM ou votre base Notion.
- Un article est publié sur votre blog ? Il est partagé automatiquement sur vos réseaux sociaux.
- Un paiement est validé ? Vous recevez une notification dans Slack ou par email.
Et tout ça, sans écrire une seule ligne de code. L’interface est claire, visuelle, et surtout efficace. C’est un outil puissant, pensé pour vous faire gagner du temps sans complexité.
Et avec l’intégration des agents IA, Make va encore plus loin. Voyons ce que cette nouveauté apporte.
L’arrivée de la fonctionnalité agent IA sur Make.com
Jusqu’ici, Make vous permettait d’automatiser des tâches selon une logique bien définie : si tel événement se produit, alors telle action se déclenche. Par exemple, si un nouveau client remplit un formulaire, vous l’ajoutez à une base, vous lui envoyez un mail de bienvenue, puis vous créez une tâche de suivi dans votre CRM. Simple, efficace… mais un peu rigide.
Et c’est là que l’agent IA entre en scène.
Avec cette nouvelle fonctionnalité, Make ne se contente plus de suivre un scénario figé. Vous allez pouvoir créer des agents capables de prendre des décisions, d’analyser des données en temps réel ou encore de choisir la meilleure action à effectuer selon le contexte. L’automatisation devient plus fine, plus intelligente, presque autonome.
Concrètement, qu’est-ce qui change ?
Avant :
- Vous deviez penser à tous les cas de figure à l’avance.
- Le moindre ajustement demandait de modifier le scénario.
- Aucune “compréhension” du contexte, juste une suite d’actions.
Avec un agent IA :
- Vous pouvez définir un objectif plutôt qu’un simple enchaînement d’actions.
- L’agent adapte son comportement selon les données qu’il reçoit.
- Il peut interagir avec plusieurs outils en parallèle, de manière flexible.
En clair, vous passez d’une logique “si X alors Y” à une approche plus dynamique, où l’IA réfléchit et agit dans un cadre que vous lui définissez. Cela ouvre la porte à des automatisations plus complexes, plus naturelles, et beaucoup plus évolutives.
Et le mieux ? C’est que vous restez dans l’environnement visuel et simple de Make. Pas besoin d’être data scientist ou développeur confirmé. L’outil reste accessible, même avec cette montée en puissance.
Comment fonctionne l’agent IA sur Make ?
Un agent IA sur Make, ce n’est pas un simple module d’automatisation en plus. C’est une nouvelle brique dans votre scénario, capable de réfléchir, s’adapter et agir de manière autonome. Là où un scénario classique suit une logique rigide, l’agent IA introduit une couche d’intelligence décisionnelle.
Voici les 3 piliers essentiels pour comprendre son fonctionnement :
1. Définir un objectif clair 🧠
Tout commence par l’objectif de l’agent. Contrairement à un scénario classique où vous définissez chaque étape manuellement, ici vous formulez une intention : trier, analyser, répondre, catégoriser, etc.
Exemple : “Classer une demande client en fonction de son contenu et proposer une réponse adaptée.”
L’agent IA prend ensuite le relais pour interpréter cet objectif et construire un raisonnement autour.
2. Lire le contexte et les données entrantes 📊
L’agent IA sur Make est capable d’analyser dynamiquement les données qu’il reçoit : messages, champs texte, valeurs numériques, métadonnées, etc.
Grâce à l’intégration des modèles IA (comme GPT), il peut :
- Comprendre une intention dans un texte libre
- Identifier des mots-clés ou des sentiments
- Prendre en compte des multiples éléments dans sa décision
C’est cette capacité à s’adapter en temps réel au contenu qui différencie un agent IA d’un simple scénario.
3. Prendre une décision et exécuter les actions 🔁
En fonction de l’analyse, l’agent choisit lui-même les modules ou scénarios à activer. Il peut :
- Exécuter un chemin logique spécifique
- Générer un message personnalisé
- Modifier des données selon le cas rencontré
Et surtout, il peut gérer plusieurs cas de figure sans que vous les ayez tous anticipés à l’avance. Vous lui donnez un cadre, et il ajuste ses réponses dans ce cadre.
Avec cette approche, vous n’automatisez plus seulement des tâches : vous automatisez des décisions.
L’agent IA devient un point de passage clé dans vos scénarios, capable de réduire les frictions, gagner du temps et faire évoluer vos process au fil des besoins.
Créer un agent IA sur Make en 5 étapes simples
Maintenant que vous avez compris le principe, passons à la pratique. Voici comment créer votre premier agent IA sur Make, étape par étape. Pas besoin d’être expert : l’interface est intuitive, et chaque étape vous guide.
1. Définir un objectif clair
Tout commence par une question simple : quel est le rôle de votre agent ? Il peut s’agir de trier des demandes clients, analyser un message, générer une réponse personnalisée, catégoriser des leads, etc. Cette étape est cruciale, car elle va orienter tout le reste du processus.
Exemple : “Je veux que l’agent IA analyse une demande entrante et me dise si elle est urgente ou non.”
2. Rédiger le prompt de l’agent
Une fois l’objectif posé, vous devez formuler une instruction précise (le prompt) que l’agent IA utilisera pour comprendre ce que vous attendez de lui. C’est un peu comme lui expliquer sa mission, dans un langage naturel.
Exemple : “Tu es un assistant support client. Ton rôle est d’évaluer l’urgence d’une demande selon son contenu. Réponds uniquement par : urgente / non urgente.”
Soyez clair, direct, et testez plusieurs formulations si besoin.
3. Ajouter les outils nécessaires à l’agent
L’agent ne travaille pas seul. Vous devez lui donner accès aux bons outils pour qu’il puisse analyser, comprendre et agir. Cela peut inclure :
- Des modules Make classiques (comme Webhooks, HTTP, Google Sheets, etc.)
- Des connecteurs externes pour récupérer ou envoyer des données
- D’autres services IA (si besoin d’une API complémentaire)
C’est ici que vous structurez l’environnement dans lequel l’agent va opérer.
4. Intégrer l’agent dans un scénario Make
Une fois configuré, l’agent IA s’intègre dans un scénario classique. Il peut intervenir en début de chaîne (dès qu’un événement se déclenche), au milieu (pour analyser et décider), ou en fin de process (pour générer un contenu ou une action).
Vous le positionnez comme un bloc stratégique dans votre flux.
5. Tester et ajuster
Dernière étape : vous testez.
Regardez comment l’agent réagit selon différents cas de figure. Est-ce qu’il comprend bien les données ? Est-ce qu’il répond comme prévu ? N’hésitez pas à ajuster le prompt, les conditions, ou les modules utilisés.
Le but, c’est d’obtenir un agent fiable et autonome, qui s’intègre parfaitement à votre workflow sans intervention manuelle.
📌 À retenir : La performance de votre agent IA sur Make dépend surtout de deux choses :
1. Votre capacité à structurer un bon scénario, avec les bons outils et modules autour de l’agent.
2. La qualité du prompt que vous lui donnez. Plus votre consigne est claire, plus l’agent sera pertinent et efficace.
3 cas concrets pour comprendre la puissance des agents IA sur Make
Vous vous demandez à quoi peut vraiment servir un agent IA sur Make dans la vie pro de tous les jours ? Voici trois situations que beaucoup rencontrent… et la manière dont un agent IA bien configuré peut tout changer.
Cas 1 – Prospection LinkedIn
Le problème : Chaque jour, vous perdez un temps fou à prospecter sur LinkedIn. Écrire à la main, adapter les messages, copier-coller… ça prend du temps, c’est répétitif, et franchement, vous avez mieux à faire.
La solution avec un agent IA sur Make : Automatisez l’intégralité du processus, de la récupération des prospects jusqu’à l’envoi du message personnalisé, sans lever le petit doigt.
👉 Scénario :
- Récupération des profils LinkedIn via un outil comme PhantomBuster ou TexAu, connecté à Make.
- L’agent IA analyse chaque profil (nom, poste, entreprise…).
- Il génère un message personnalisé grâce à un prompt ciblé.
- Make envoie automatiquement le message via une API tierce (LinkedIn API, PhantomBuster, ou un webhook dédié).
🧰 Outils nécessaires :
- Base de prospects (Google Sheets, Airtable…)
- Scraper LinkedIn (PhantomBuster, TexAu…)
- Agent IA Make avec prompt :
« Tu es un expert en prospection B2B. Rédige un message LinkedIn personnalisé et engageant pour ce profil : [nom], [poste], [entreprise]. Propose un échange rapide sans être insistant. » - Module HTTP ou webhook pour l’envoi direct sur LinkedIn
✅ Ce que ça vous apporte :
- Aucune action manuelle, tout se fait automatiquement
- Des messages ciblés, humains, sans répétition
- Un système de prospection qui tourne en arrière-plan, même quand vous dormez
Cas 2 – Créer du contenu réseaux sociaux
Le problème : Vous voulez publier régulièrement sur vos réseaux, mais entre le manque d’idées et le peu de temps, ça finit par passer à la trappe. Résultat : vous êtes irrégulier, et votre présence en ligne en prend un coup.
La solution avec un agent IA Make : Générez automatiquement du contenu à partir de ce que vous avez déjà (idées, actus, articles…).
👉 Scénario :
- Vous entrez un mot-clé ou une actu du jour dans un outil (type Notion, Typeform ou formulaire Google).
- L’agent IA prend cette info et génère un post prêt à publier.
- Make l’envoie dans une base de contenu (Airtable) ou directement vers un outil de planification (Buffer, Notion…).
🧰 Outils à intégrer :
- Un formulaire ou une base d’idées
- Prompt type : « Rédige un post LinkedIn court, engageant, à partir de ce mot-clé : [mot-clé]. Utilise un ton professionnel et incitatif. »
- Intégration avec un outil de planification (Buffer, Publer, etc.)
✅ Ce que ça vous apporte :
- Du contenu prêt à publier en quelques secondes
- Une régularité sans effort
- Plus d’inspiration = plus de visibilité
Cas 3 – Support client
Le problème : Votre boîte mail ou votre outil de support déborde. Vous recevez les mêmes questions encore et encore, et vous n’avez pas le temps de répondre rapidement à tout le monde. Résultat : des clients qui attendent… et parfois qui s’agacent.
La solution avec un agent IA Make : Automatisez une partie des réponses sans sacrifier la qualité.
👉 Scénario :
- À chaque nouveau message reçu, Make déclenche un scénario.
- L’agent IA lit la demande, l’analyse et génère une réponse adaptée.
- La réponse est envoyée automatiquement, ou validée manuellement avant envoi.
🧰 Outils à intégrer :
- Gmail, Outlook ou outil de ticketing (Zendesk, Crisp…)
- Prompt : « Lis ce message client et rédige une réponse claire, polie et complète. »
- Modules d’envoi (email, Slack, webhook…)
✅ Ce que ça vous apporte :
- Des réponses instantanées, même la nuit ou le week-end
- Moins de charge mentale
- Des clients mieux informés et plus satisfaits
Agent IA sur Make vs n8n : deux visions de l’automatisation intelligente
Quand on parle d’agents IA, difficile de ne pas comparer Make et n8n, deux outils qui reviennent souvent dans les conversations des pros de l’automatisation. Et même s’ils permettent tous deux de créer des agents intelligents, leur approche est clairement différente.
Make, c’est la carte de la simplicité. Vous ajoutez un agent IA comme n’importe quel module, vous lui donnez un objectif, un prompt, quelques outils, et il se met au boulot. Pas besoin d’être technique, tout est visuel, fluide, intuitif. En quelques minutes, votre agent IA est prêt à tourner.
N8n, de son côté, offre plus de liberté. C’est open source, auto-hébergeable, personnalisable à souhait. Vous avez plus de contrôle sur ce que vous faites, mais ça demande un peu plus de rigueur et de compréhension technique. Ce n’est pas forcément “réservé aux codeurs”, mais il faut être à l’aise avec des notions comme les API, les expressions, ou les structures de données.
Pourquoi Make séduit autant ?
Parce que c’est rapide à prendre en main, et surtout pensé pour aller droit au but. Vous voulez automatiser un process avec un peu d’intelligence derrière ? Make vous donne les blocs, vous les assemblez, c’est propre et ça fonctionne.
C’est parfait pour :
- les créateurs de contenu
- les indépendants
- les équipes marketing
- ou toute personne qui veut automatiser sans galérer
Avantages de Make :
- Interface ultra-claire
- Scénarios faciles à construire et à maintenir
- Intégrations prêtes à l’emploi
- Idéal pour les cas concrets du quotidien (support client, prospection, génération de contenu…)
Limites :
- Moins de personnalisation sur les logiques très avancées
- Dépendance à l’écosystème Make
- Fonctionnalité IA encore jeune (mais évolue vite)
Et n8n dans tout ça ?
n8n, c’est un peu le couteau suisse du no-code/low-code. Si vous aimez tout contrôler, héberger vous-même vos workflows, et construire des systèmes complexes, c’est clairement une super option. Mais il faut être prêt à investir un peu plus de temps pour bien le maîtriser.
n8n brille dès qu’on sort des sentiers battus : cas métiers très spécifiques, logique conditionnelle poussée, intégrations custom… Il est plus brut, mais aussi plus libre.
Mon avis
Si vous cherchez à automatiser vite et bien, avec une IA capable de bosser pour vous dès maintenant, Make est le choix logique. Vous allez droit au but, vous gagnez du temps dès les premiers scénarios, et vous vous concentrez sur ce qui compte vraiment.
Si vous êtes plus technique, que vous aimez bidouiller, et que vous voulez un outil que vous pouvez pousser dans ses retranchements, alors n8n vaut le détour. Je vous invite à découvrir notre guide sur l’agent ia de n8n !
Conclusion du guide : Agent IA sur Make
On a vu ensemble ce que c’est, comment ça fonctionne, comment le mettre en place étape par étape, et surtout comment l’utiliser dans la vraie vie. Et la vérité, c’est que les agents IA sur Make ne sont pas juste une nouveauté cool : c’est une nouvelle façon de penser l’automatisation.
Avant, vous connectiez des outils.
Maintenant, vous pouvez déléguer une vraie réflexion à une IA, dans un cadre clair, sans coder, et en restant maître du process.
Ce que ça change pour vous ?
- Moins de tâches répétitives.
- Moins d’allers-retours inutiles.
- Plus de temps pour ce qui compte vraiment.
Et que vous soyez entrepreneur, créateur, freelance, ou membre d’une équipe marketing, ce genre d’outil peut rapidement faire la différence dans votre quotidien.
Bref, l’agent IA Make, c’est l’avenir : c’est maintenant. Et si vous avez lu jusqu’ici, c’est que vous êtes prêt à passer à l’action.
Alors, vous créez votre premier agent aujourd’hui ? 😉
