Make lance ses agents IA : une révolution dans l’automatisation intelligente

L’ère des automatisations rigides est terminée. Bienvenue dans celle des agents IA.

Vous pensiez maîtriser Make ? Vous n’êtes pas prêt pour ce qui arrive. L’outil d’automatisation vient de déployer une nouveauté qui change tout : les agents IA. Et si vous avez déjà quelques automatisations en place, cette annonce pourrait bien transformer votre manière de travailler, littéralement.

Jusqu’à présent, automatiser avec Make (ex-Intégromat) signifiait bâtir, brique par brique, une suite logique d’actions. On parlait de déclencheurs, de routes multiples, de conditions précises à configurer à la main. Efficace, oui… mais rigide. Aujourd’hui, les agents changent radicalement la donne : ils sont autonomes, décisionnels, contextuels. Ils pensent. Ils choisissent. Et surtout, ils agissent pour vous.

Imaginez un agent capable de lire un message Slack, de comprendre l’intention, d’en évaluer la gravité, d’aller chercher une base client Airtable, d’envoyer un SMS en cas d’urgence et de rédiger un message de réponse sans que vous ayez à faire quoi que ce soit. C’est désormais possible.

Alors, concrètement, comment ça marche ? Pourquoi c’est un tournant majeur pour tous ceux qui automatisent ? Et surtout, comment en tirer profit dès maintenant ?

Ce que les agents IA de Make changent vraiment

Avant de plonger dans les cas concrets, posons les bases. Car pour bien comprendre l’ampleur de ce changement, il faut saisir la logique d’un agent Make.

Un agent repose sur deux piliers : un prompt et des outils.

Le prompt, c’est un peu son cerveau. C’est là que vous allez lui expliquer qui il est, ce qu’il doit faire, et comment réagir à certaines situations. Pas besoin de coder. Il s’agit simplement d’écrire, en langage naturel, des instructions intelligentes.

Les outils, eux, sont vos scénarios Make habituels. Vous les connaissez déjà : ceux qui tournent en “on demand” et qui réalisent des actions bien précises (envoyer un SMS, mettre à jour une base Notion, chercher une donnée dans Airtable). L’agent peut les activer à la demande, selon la situation, sans passer par une logique déterministe préprogrammée.

Et c’est bien là la révolution. On ne dicte plus chaque étape. On donne une intention, un objectif, une palette d’actions. Et l’agent décide comment agir, en fonction du contexte.

Exemple #1 : créer un agent conversationnel sur Slack

Prenons un cas concret. Imaginons que vous souhaitiez discuter avec un agent IA dans un canal Slack. Vous configurez un agent sur Make avec un modèle d’IA (Claude ou OpenAI, par exemple), vous lui donnez un prompt simple — “tu es un assistant de conversation, réponds de manière claire et utile” — et vous le connectez à Slack.

À chaque message posté, l’agent répond. Il mémorise la conversation, sait qui lui parle, et peut gérer un thread sans que vous ayez à le relancer manuellement. Et pour éviter qu’il ne se réponde à lui-même (oui, ça peut arriver !), une simple condition permet d’ignorer ses propres messages.

Très vite, vous obtenez un agent opérationnel en temps réel, capable de soutenir des conversations, d’offrir du support ou de déclencher des actions selon les messages.

Exemple #2 : automatiser un support client intelligent (Notion + SMS + Mail)

Un autre scénario, bien plus complet, montre à quel point ces agents sont puissants.

Un formulaire intégré à Notion permet de recueillir des tickets de support client. À chaque soumission, un agent IA se déclenche automatiquement. Son rôle ? Lire le contenu du ticket, évaluer la gravité de la demande (sur une échelle de 1 à 5), générer une réponse appropriée, et — si le besoin est critique (niveau 5) — envoyer un SMS d’alerte.

Tout cela se fait en quelques secondes. L’agent décide seul :

• du niveau d’urgence,
• de la réponse à formuler,
• du canal à utiliser (email, SMS),
• et met à jour le ticket dans la base Notion.

Un seul prompt bien pensé, trois outils (email, SMS, mise à jour base), et vous obtenez un SAV 100 % automatisé, 100 % réactif.

Exemple #3 : gérer l’inventaire d’un e-commerce avec un agent IA Make

D’un autre côté, l’approche peut aussi s’appliquer à des logiques opérationnelles. Comme la gestion d’un stock.

Un agent peut se lancer tous les matins, vérifier les niveaux de stock grâce à une automatisation Make dédiée, puis — si une référence est en dessous d’un seuil critique — générer une commande, envoyer une alerte, et mettre à jour votre tableau de bord Slack. Le tout, sans avoir à surveiller manuellement votre inventaire.

La seule limite ? Ce que vous êtes capable de construire comme scénario Make. Et honnêtement, si vous êtes déjà à l’aise avec cet outil, les agents vous font passer un cap.

Pourquoi cette évolution est si importante

En fait, ce que Make propose ici, ce n’est pas juste une nouvelle fonctionnalité. C’est un changement de paradigme complet.

Avant, vous passiez des heures à construire des routes, des “if/else”, des chemins complexes. Aujourd’hui, avec un bon prompt et quelques outils bien choisis, vous pouvez créer des automatisations qui s’adaptent, évaluent, réagissent.

C’est plus rapide, plus fluide, plus intelligent.

Et surtout, cela ouvre la voie à une automatisation plus humaine, qui comprend le contexte et réagit comme le ferait un assistant personnel.

Bien démarrer avec les agents IA sur Make

Pour tirer le meilleur de cette fonctionnalité, voici les étapes clés à suivre :

1. Identifiez un vrai besoin : inutile de créer un agent pour le plaisir. Demandez-vous : “Quelle tâche me prend du temps chaque jour ?” ou “Quel process pourrait être plus fluide ?”
2. Écrivez un prompt clair et structuré : soyez explicite. Expliquez le rôle de l’agent, les cas à gérer, les décisions à prendre.
3. Préparez vos outils Make : assurez-vous qu’ils soient en “on demand”, bien nommés, avec des descriptions claires. Ce sont vos briques d’action.
4. Testez en petit : commencez par un cas simple. Observez. Corrigez. Améliorez le prompt. Puis élargissez.
5. Pensez scalabilité : une fois qu’un agent fonctionne bien, il peut être dupliqué, modifié, ou utilisé comme modèle pour d’autres cas métiers.

FAQ — Ce qu’on se demande souvent

C’est quoi exactement un agent IA sur Make ?
C’est une IA capable de prendre des décisions et d’utiliser vos automatisations comme des outils pour agir intelligemment.

Quelle différence avec les scénarios classiques ?
Avant, vous deviez écrire toutes les étapes. Maintenant, vous pouvez dire “voici l’objectif” et l’agent décide du meilleur chemin.

Est-ce qu’il faut coder ?
Non. Tout se fait en langage naturel, dans un prompt. La seule chose technique : savoir créer des scénarios dans Make, ce que vous faites déjà.

Les anciens workflows sont-ils encore utiles ?
Complètement. Vos scénarios deviennent les super-pouvoirs de vos agents.

Quel LLM utiliser ?
Make permet d’utiliser OpenAI, Claude (Anthropic) ou même d’autres. Claude semble particulièrement performant avec des prompts complexes.

Conclusion : les agents IA, un levier de productivité sans précédent

Il ne s’agit pas d’un gadget. Il s’agit d’un saut d’intelligence dans le monde de l’automatisation. Les agents IA vous permettent de construire des systèmes qui pensent à votre place, réagissent en contexte, et travaillent sans relâche.

Aujourd’hui, vous automatisez des tâches.
Demain, vous automatiserez des décisions.

Et Make vient de vous donner les clés.