L’automatisation no-code a longtemps reposé sur des scénarios figés : des déclencheurs, des conditions, des actions, et beaucoup de logique “si / alors”. Puissante, mais parfois rigide. Avec l’arrivée des agents IA sur Make, cette logique change profondément. On ne parle plus seulement d’exécuter des workflows, mais de déléguer un objectif à une intelligence capable de décider comment l’atteindre.
Make entre ainsi dans une nouvelle ère : celle de l’automatisation intelligente, adaptative et contextuelle. Dans cet article, nous allons voir ce qu’est réellement un agent IA sur Make, comment il fonctionne, comment le configurer, et surtout ce que cela change concrètement pour les entreprises.
Un agent IA sur Make est un assistant autonome piloté par un modèle de langage (LLM). Contrairement à un scénario classique, il ne suit pas une logique strictement prédéfinie. Il interprète une intention exprimée en langage naturel, analyse le contexte, puis choisit les actions les plus pertinentes à exécuter.
Concrètement, un agent IA est capable de :
On ne lui dit plus comment faire étape par étape, mais quoi faire et dans quel cadre. Vous pouvez voir un agent IA Make en action dans ma vidéo :
Avant les agents IA, une automatisation Make reposait sur une logique déterministe :
Ce modèle fonctionne très bien… jusqu’au moment où les cas deviennent nombreux, ambigus ou évolutifs. Les scénarios se complexifient, deviennent difficiles à maintenir et peu flexibles.
Avec les agents IA, la logique change :
Exemple :
“Quand un ticket de support est soumis, réponds au client.
Si le ticket est urgent, alerte l’équipe par SMS et mets à jour la base de données.”
L’agent analyse le contexte et décide s’il est nécessaire d’envoyer un SMS ou non. On passe :
Avec cette fonctionnalité, Make ne se limite plus à l’automatisation technique. Il devient un moteur d’intelligence opérationnelle.
Les agents IA apportent :
C’est un changement de paradigme : on ne “programme” plus seulement des flux, on délègue des responsabilités.
Un agent IA fonctionne autour de trois piliers fondamentaux.
C’est le moteur de raisonnement de l’agent. Il analyse les données, comprend les instructions et prend des décisions.
Le prompt est le cerveau de l’agent. Il définit :
Un bon prompt ressemble à un brief clair donné à un assistant expérimenté.
Les outils sont des scénarios Make en mode “on-demand”. Ils permettent à l’agent d’agir :
Chaque outil doit avoir :
Dans Make, rendez-vous dans la section AI Agents, puis cliquez sur “Create agent”. Choisissez le fournisseur de LLM souhaité.
C’est l’étape la plus importante. Le prompt doit être :
Plus le prompt est précis, plus l’agent sera pertinent.
Ajoutez les scénarios Make que l’agent pourra utiliser. Inutile d’en connecter trop : mieux vaut peu d’outils bien définis que trop d’options confuses.
Testez l’agent sur des cas réels, observez ses décisions et ajustez le prompt ou les outils si nécessaire.
Les agents IA Make peuvent interagir avec la majorité des outils du marché :
Ils peuvent ainsi s’intégrer profondément dans les processus métiers existants.
Les applications sont nombreuses :
Un exemple simple :
Un agent analyse les réponses d’un formulaire, classe le lead dans le CRM, envoie un email personnalisé et notifie l’équipe commerciale si le prospect est qualifié.
Un agent IA efficace est rarement complexe : il est surtout bien pensé.
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