Make en 2025 : plus qu'un simple Zapier
Make (anciennement Integromat) est une plateforme d'automatisation no-code qui permet de connecter des applications et de créer des workflows visuels. Fondée en République Tchèque en 2016, Make s'est imposée comme la référence pour les automatisations complexes.
Contrairement à Zapier qui propose des automatisations linéaires simples, Make excelle dans les scénarios multi-branches avec des logiques conditionnelles avancées. Son interface visuelle intuitive permet de créer des workflows sophistiqués sans écrire une seule ligne de code.
"Make nous a permis d'automatiser 80% de nos processus administratifs. Ce qui prenait 20 heures par semaine ne nécessite plus aucune intervention humaine." - Responsable Ops d'une PME française
Pourquoi choisir Make ?
Interface visuelle
Créez des workflows complexes par glisser-déposer. Visualisez instantanément le flux de données.
Prix compétitif
5 à 10x moins cher que Zapier pour le même volume d'opérations.
Logique avancée
Branches, boucles, filtres, agrégateurs... Créez n'importe quelle logique métier.
RGPD compliant
Données hébergées en Europe, conformité RGPD native.
Concepts clés : scénarios, modules, connexions
Les scénarios
Un scénario est un workflow automatise compose de plusieurs modules connectés. Chaque scénario commence par un trigger (déclencheur) et se termine par une ou plusieurs actions.
Les modules
Les modules sont les briques de construction de vos scénarios. Il en existe plusieurs types :
- Triggers : déclenchent le scénario (nouveau email, formulaire soumis, webhook...)
- Actions : effectuent des opérations (créer un contact, envoyer un message...)
- Searches : recherchent des données dans une application
- Aggregators : combinent plusieurs éléments en un seul
- Iterators : parcourent des listes d'éléments
- Routers : créent des branches conditionnelles
Les connexions
Une connexion authentifie Make auprès d'une application. Vous la créez une fois et la réutilisez dans tous vos scénarios. Make propose plus de 1 500 connexions natives.
Les opérations
Chaque action d'un module consomme une opération. C'est l'unité de facturation de Make. Un scénario avec 5 modules consomme 5 opérations à chaque exécution.
Tarification détaillée
| Plan | Opérations/mois | Prix | Idéal pour |
|---|---|---|---|
| Free | 1 000 | 0 EUR | Tests et POC |
| Core | 10 000 | 9 EUR/mois | Freelances, TPE |
| Pro | 10 000 | 16 EUR/mois | PME (fonctions avancées) |
| Teams | 10 000 | 29 EUR/mois/user | Équipes collaboratives |
| Enterprise | Sur mesure | Sur devis | Grandes entreprises |
Opérations supplémentaires : environ 3,50 EUR pour 10 000 opérations additionnelles.
Comparatif des coûts
Pour 50 000 opérations/mois :
- Make Pro : ~30 EUR/mois
- Zapier : ~300 EUR/mois (plan Professional)
- Économie : 90% avec Make
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Marketing & Acquisition
1. Lead nurturing automatisé
- Typeform
- HubSpot
- Slack
- Lemlist
Nouveau lead formulaire - création contact CRM - notification équipe - séquence email automatique
2. Social media automation
- Notion
- OpenAI
- Buffer
- Airtable
Calendrier éditorial Notion - génération variantes IA - programmation multi-plateformes - tracking performance
3. Veille concurrentielle
- RSS
- OpenAI
- Slack
- Notion
Flux RSS concurrents - résumé IA - alerte Slack - archivage base de connaissances
Commercial & Vente
4. Enrichissement et qualification leads
- HubSpot
- Fullenrich
- OpenAI
- HubSpot
Nouveau lead - enrichissement données - scoring IA - mise à jour CRM avec qualification
5. Préparation RDV commercial
- Calendly
- OpenAI
- Notion
RDV programme - scraping profil prospect - brief personnalisé IA - fiche préparation Notion
6. Relance devis automatique
- Pipedrive
- Filter
- Gmail
- Slack
Devis sans réponse > 5 jours - email de relance personnalisé - notification commercial si toujours sans réponse
Opérations & Admin
7. Onboarding client automatisé
- Stripe
- Notion
- Slack
- Gmail
Paiement reçu - création espace client Notion - notification équipe - séquence onboarding email
8. Traitement factures fournisseurs
- Gmail
- OpenAI Vision
- Pennylane
- Google Drive
Email avec PJ - extraction données facture (OCR + IA) - saisie comptable - archivage
9. Gestion des congés
- Google Forms
- Google Sheets
- Slack
- Google Calendar
Demande congé - vérification solde - notification manager - création événement calendrier si validé
Support & Service client
10. Triage tickets intelligent
- Zendesk
- OpenAI
- Router
- Zendesk
Nouveau ticket - classification IA (urgence, catégorie) - routage automatique vers le bon agent
11. FAQ dynamique
- Intercom
- Pinecone
- OpenAI
- Intercom
Question client - recherche sémantique dans la KB - génération réponse IA - envoi au client
12. Enquête satisfaction post-achat
- Shopify
- Delay
- Typeform
- Airtable
Commande livrée - attente 7 jours - envoi enquête NPS - centralisation réponses
RH & Recrutement
13. Screening CV automatisé
- Gmail
- OpenAI
- Router
- Notion
CV reçu - analyse IA (compétences, expérience) - scoring - tri automatique par poste
14. Onboarding employé
- Notion
- Google Workspace
- Slack
- Factorial
Nouvelle fiche employé - création comptes (email, Slack) - invitation channels - setup RH
15. Rapport d'activité hebdo
- Schedule
- Multi-sources
- OpenAI
- Slack/Email
Chaque vendredi - collecte métriques (CRM, Analytics, tickets) - synthèse IA - envoi équipe
Intégrations IA avancées
Make propose des modules natifs pour les principales APIs d'IA :
OpenAI (ChatGPT, GPT-4, DALL-E)
- Chat Completion : conversations avec GPT-4/GPT-4o
- Create Image : génération d'images DALL-E 3
- Create Transcription : audio vers texte (Whisper)
- Create Embedding : vectorisation pour RAG
Anthropic (Claude)
- Module HTTP personnalisé avec l'API Anthropic
- Support de Claude 3 Opus, Sonnet, Haiku
- Contexte jusqu'à un million de tokens sur les modèles actuels
Vector Databases
Connectez Make a Pinecone, Qdrant ou Supabase Vector pour créer des systèmes RAG complets :
- Ingestion : document - chunking - embedding - stockage
- Requête : question - embedding - recherche similarité - contexte
- Génération : contexte + question - LLM - réponse
Intégration avec Dust
Combinez Make avec Dust pour des workflows IA encore plus puissants. Make gère l'orchestration et les triggers, Dust apporte l'intelligence des agents IA.
Bonnes pratiques et optimisation
1. Optimisez vos opérations
- Filtrez tôt : placez les filtres au début du scénario pour éviter les opérations inutiles
- Agrégez : utilisez les aggregators pour traiter des lots plutôt que des items individuels
- Cachez : stockez les données fréquemment utilisées dans un Data Store
2. Gérez les erreurs
- Configurez des routes d'erreur (Error Handler)
- Utilisez les Incomplete Exécutions pour les échecs récupérables
- Mettez en place des alertes email pour les erreurs critiques
3. Structurez vos scénarios
- Un scénario = un processus métier
- Utilisez des notes pour documenter
- Nommez clairement vos modules et connexions
- Créez des dossiers pour organiser par département
4. Testez avant de déployer
- Utilisez le mode "Run once" pour tester pas a pas
- Vérifiez les données à chaque étape
- Testez avec des données réelles mais non critiques
Limites et alternatives
Quand Make n'est pas adapté
- Self-hosting requis : Make est uniquement cloud. Pour du self-hosted, préférez n8n
- Intégrations IA avancées : n8n propose des nodes IA plus complets (agents, memory, RAG natif)
- Volume très élevé : au-delà de 500 000 ops/mois, le code custom devient plus économique
- Latence critique : les webhooks Make ont une latence de quelques secondes
Make vs la concurrence
En résumé :
- Make : meilleur rapport qualité/prix, workflows visuels complexes
- Zapier : plus simple, plus d'intégrations natives
- n8n : open source, self-hosted, meilleures intégrations IA
- Make est 5 à 10 fois moins cher que Zapier pour un volume équivalent d'opérations, avec une flexibilité bien supérieure pour les workflows complexes.
- L'interface visuelle par glisser-déposer permet de créer des automatisations multi-branches sans aucune compétence en développement.
- Placez toujours les filtres au début des scénarios pour réduire la consommation d'opérations et optimiser les coûts.
- Les intégrations IA natives (OpenAI, Claude via HTTP) permettent de créer des workflows intelligents : classification, extraction, génération de contenu.
- Pour les besoins de self-hosting ou d'agents IA avancés, n8n est l'alternative open source à considérer en complément de Make.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que Make (ex-Integromat) et comment fonctionne-t-il ?
Make est une plateforme d'automatisation no-code fondée en République Tchèque en 2016. Elle permet de connecter plus de 1 500 applications via des workflows visuels appelés scénarios. Chaque scénario commence par un déclencheur (trigger) — par exemple un email reçu ou un formulaire soumis — puis enchaîne des actions dans différentes applications. L'interface par glisser-déposer permet de créer des automatisations complexes avec des branches conditionnelles, des boucles et des agrégateurs, sans écrire une seule ligne de code.
Quelle est la différence entre Make et Zapier ?
La principale différence est la flexibilité et le prix. Zapier propose des automatisations linéaires simples avec une interface plus accessible pour les débutants, mais est 5 à 10 fois plus cher que Make pour un volume équivalent d'opérations. Make excelle dans les workflows complexes avec des logiques conditionnelles, des branches multiples et des traitements de données avancés. Pour 50 000 opérations par mois, Make coûte environ 30 euros contre 300 euros pour Zapier. Pour les PME qui ont des besoins avancés, Make est généralement le meilleur choix.
Combien coûte Make pour une PME ?
Make propose un plan gratuit avec 1 000 opérations par mois, suffisant pour tester. Pour une PME, le plan Core à 9 euros par mois (10 000 opérations) ou le plan Pro à 16 euros par mois (avec les fonctionnalités avancées) sont les plus adaptés. Des opérations supplémentaires peuvent être achetées à environ 3,50 euros pour 10 000 opérations. En comparaison avec Zapier, les économies sont de l'ordre de 90% pour un usage équivalent.
Quels sont les meilleurs cas d'usage de Make en entreprise ?
Les cas d'usage les plus rentables en entreprise sont : le lead nurturing automatisé (formulaire → CRM → séquence email), l'onboarding client (paiement → espace client → notifications équipe), le traitement de factures fournisseurs (email avec pièce jointe → extraction IA → saisie comptable), et les rapports d'activité hebdomadaires (collecte multi-sources → synthèse IA → envoi équipe). Pour aller plus loin sur l'automatisation des processus métier, consultez notre guide sur l'automatisation des processus métier avec l'IA.
Make est-il conforme au RGPD ?
Oui, Make héberge ses données en Europe et est conformé au RGPD. Les données transitant par Make peuvent être chiffrées, et la plateforme permet de configurer la durée de conservation des historiques d'exécution. Pour les entreprises avec des exigences de conformité très strictes ou qui ne souhaitent pas de solution cloud, n8n en self-hosted est une alternative à considérer.
Comment intégrer l'IA dans les scénarios Make ?
Make propose des modules natifs pour OpenAI (GPT-4, DALL-E, Whisper) et permet d'appeler l'API Anthropic Claude via des requêtes HTTP personnalisées. Les cas d'usage IA les plus courants dans Make sont : la classification automatique de documents ou tickets, la génération de contenu personnalisé, l'extraction de données depuis des emails ou PDF, et la synthèse de rapports. Pour des agents IA plus sophistiqués, il est possible de combiner Make avec des plateformes comme Dust pour orchestrer des workflows intelligents complexes.
Quelle est la différence entre Make et n8n ?
Make est une solution cloud propriétaire avec une interface très intuitive, idéale pour les équipes non techniques. n8n est open source et peut être hébergé sur vos propres serveurs, ce qui est important pour les entreprises avec des contraintes de souveraineté des données. n8n propose également des nodes IA nativement plus avancés (agents, mémoire, RAG) et est plus adapté aux workflows à très fort volume. Make reste plus accessible pour démarrer rapidement sans infrastructure à gérer.
Comment optimiser ses scénarios Make pour consommer moins d'opérations ?
Plusieurs techniques permettent de réduire la consommation d'opérations : placer les filtres le plus tôt possible dans le scénario pour éviter d'exécuter les modules suivants sur des données non pertinentes, utiliser les agrégateurs pour traiter des lots plutôt que des éléments individuels, stocker les données fréquemment utilisées dans un Data Store Make, et planifier les scénarios à des intervalles adaptés à vos besoins réels. Un audit régulier de vos scénarios et processus permet d'identifier et de désactiver les workflows inutilisés.
Comment gérer les erreurs dans les scénarios Make ?
Make propose trois mécanismes de gestion d'erreurs : les routes d'erreur (Error Handler) qui permettent de définir une action alternative en cas d'échec d'un module, les Incomplete Exécutions qui conservent les données des exécutions partiellement réussies pour les retraiter manuellement, et les alertes email configurables pour être notifié des erreurs critiques. Il est fortement recommandé de configurer des routes d'erreur sur tous les modules critiques et de tester régulièrement vos scénarios avec des données de test.
Faut-il des compétences techniques pour utiliser Make ?
Make est accessible à des utilisateurs non-développeurs pour des scénarios simples à intermédiaires. L'interface visuelle par glisser-déposer permet de créer des automatisations sans code. Cependant, pour des workflows avancés impliquant des transformations de données complexes ou des appels API personnalisés, une certaine logique de programmation est utile. Pour les entreprises qui souhaitent déployer Make à grande échelle, se faire accompagner par une agence experte Make permet d'éviter les erreurs coûteuses et d'optimiser dès le départ.
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Pour aller plus loin : notre agence Make et le comparatif Make vs Zapier.
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