Les Agents IA débarquent sur Make : une révolution est lancée !

Les Agents IA débarquent sur Make : une révolution est lancée !

par Shubham SHARMA

Sciences appliquées & ingénierie IA — Modèles & Recherche UYQIntelligence artificielle (IA)UYQMApprentissage par la machine
🎙 Shubham SHARMA 👥 313K 📅 14 avril 2025 ⏱ 18 min 👁 64K 📄 tutoriel 🧭 2026-08-24
Disponible en : Français (actuel) English

Mots-clés

Makeagents IAautomatisationno-codeLLM

Résumé

La vidéo présente la nouvelle fonctionnalité d’agents IA de Make, lancée récemment. L’auteur, Shubham Sharma, partage son retour d’expérience après plusieurs semaines de test. Il explique d’abord le fonctionnement classique de Make (automatisation déterministe) puis introduit le concept d’agents autonomes capables de prendre des décisions et d’utiliser des outils. Il détaille la création d’un agent simple connecté à Slack, puis l’ajout d’outils via des scénarios Make existants (exemple avec Airtable). Ensuite, il présente un cas concret de support client avec un agent capable d’analyser des tickets, de mettre à jour une base Notion et d’envoyer des emails ou SMS selon la gravité. Il montre également d’autres exemples d’agents (gestion d’inventaire, traitement d’emails, analyse de commentaires YouTube). Enfin, il donne des conseils : importance d’un prompt précis (recommandant Anthropic Workbench), de penser le système sur papier et de partir des besoins. Il conclut sur les trois niveaux d’automatisation, le niveau 2 étant celui des agents avec outils, et le niveau 3 (autonomie totale) pas encore atteint.

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Évaluation critique

Valeur des informations & solidité de l’argumentation

La vidéo apporte une valeur pratique indéniable : elle montre concrètement comment créer et configurer des agents IA dans Make, avec des exemples réels et reproductibles. L’argumentation est solide, basée sur l’expérience de l’auteur et des démonstrations en direct. La progression pédagogique est claire : du concept de base (prompt + outils) à des cas d’usage avancés. L’auteur insiste à juste titre sur l’importance des outils et de la qualité du prompt, ce qui est un point clé pour réussir avec les agents. La démonstration du cas SAV est particulièrement parlante et montre la puissance de la fonctionnalité.

Rigueur scientifique, qualité des sources, adéquation du titre

La rigueur scientifique est moyenne : il s’agit d’un tutoriel basé sur l’expérience personnelle, sans sources externes citées. Les informations sont cohérentes et semblent fiables, mais elles ne sont pas vérifiées par des sources indépendantes. Le titre est bien en adéquation avec le contenu, qui présente effectivement une nouveauté majeure de Make. Les liens de la description sont principalement des liens promotionnels (offre d’essai, formation) et des réseaux sociaux, pas des sources scientifiques.

186 mots

Adéquation titre / contenu

Le titre annonce une révolution et la vidéo montre effectivement une nouvelle fonctionnalité majeure de Make, avec des exemples concrets. L'adéquation est bonne.

Qualité & fiabilité

7/10

Démonstration pratique détaillée et reproductible, basée sur une expérience directe de l'auteur. Les informations sont factuelles et cohérentes, mais reposent sur une source unique (l'auteur) et ne sont pas corroborées par des sources externes.

Chapitres

Sources citées

  • Offre 1 mois gratuit Make Pro — Lien d'affiliation pour obtenir un mois gratuit sur le plan Pro de Make, mentionné en début de vidéo.
  • Formation Make — Programme de formation payant de l'auteur sur Make, mentionné en fin de vidéo.
  • Site web de Shubham Sharma — Site personnel de l'auteur, mentionné dans la description.
  • LinkedIn de Shubham Sharma — Profil LinkedIn de l'auteur, mentionné dans la description.

Sources concordantes

  • Documentation Make sur les agents IA — Documentation officielle de Make, qui décrit la fonctionnalité présentée dans la vidéo.

Apport & nouveautés

La vidéo apporte une nouveauté en présentant en avant-première la fonctionnalité d’agents IA de Make, avec des exemples concrets et des conseils pratiques. Elle montre comment cette fonctionnalité s’intègre dans l’écosystème Make et comment elle change la façon de concevoir les automatisations. L’accent mis sur l’importance des outils et du prompt est un apport utile pour les utilisateurs.

Pour aller plus loin :

  • Anthropic Workbench — Outil recommandé par l’auteur pour itérer sur les prompts, pertinent pour améliorer la qualité des agents.
  • Documentation Make sur les agents IA — Documentation officielle de Make sur les agents IA, utile pour approfondir.
  • Concept d’agents autonomes en IA — Page Wikipédia sur les agents intelligents, pour comprendre le contexte théorique.

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Profil radar

Le profil radar montre une bonne quantité d'informations et un niveau technique correct, mais une fiabilité moyenne due à l'absence de sources externes. La qualité de l'information est bonne pour un tutoriel pratique.

Fiabilité 7/10

💬 Très positif : Sur les 30 commentaires analysés, la majorité exprime un enthousiasme marqué pour la fonctionnalité et remercie l'auteur pour la clarté de ses explications. Quelques commentaires comparent Make à n8n, mais sans animosité.