Comment automatiser votre travail avec l’IA grâce à Zapier et Make : guide pratique pas à pas
Automatiser des tâches chronophages avec l’IA devient accessible à presque tout le monde grâce à des outils no-code comme Zapier et Make. Ces plateformes permettent de connecter des applications entre elles (Gmail, Slack, Notion, Google Sheets, CRM, etc.) et d’y intégrer des modèles d’IA pour rédiger, résumer, classer ou analyser du contenu sans écrire une seule ligne de code.
Ce guide détaille, étape par étape, comment tirer parti de l’IA dans Zapier et Make pour gagner du temps au quotidien, limiter les erreurs humaines et se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée.
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1. Comprendre le trio gagnant : IA + no-code + automatisation
IA générative : ce que cela permet concrètement
Les modèles d’IA (OpenAI, ChatGPT, Claude, Gemini, etc.) peuvent :
- Générer du texte : emails, réponses clients, posts LinkedIn, comptes rendus
- Résumer : longs emails, réunions, documents
- Classer : catégoriser des tickets, évaluer la priorité d’une demande
- Extraire des informations : noms, dates, montants, objets à partir de texte libre
- Traduire ou reformuler : adapter le ton, corriger l’orthographe, simplifier un texte
Combinée à Zapier ou Make, l’IA ne se contente pas de produire du texte dans un chatbot, elle agit à l’intérieur des workflows métier : chaque email entrant peut être analysé, catégorisé, résumé, puis routé automatiquement vers la bonne personne ou la bonne base de données.
Rôle de Zapier et Make
Ces deux outils sont des plateformes d’automatisation no-code :
- Zapier
- Orienté simplicité et rapidité de mise en place
- Interface très guidée, idéal pour débutants
- Large catalogue d’intégrations (Gmail, Slack, HubSpot, Notion, etc.)
- Automatisations appelées Zaps (déclencheur + actions)
- Make (ex-Integromat)
- Plus visuel et granulaire (scénarios sous forme de schéma)
- Très puissant pour les workflows complexes
- Gestion avancée des routes, filtres, boucles, mapping de données
- Automatisations appelées scénarios
Ces plateformes deviennent particulièrement efficaces dès qu’elles appellent un modèle d’IA au bon moment du flux : par exemple, entre la réception d’un email et l’envoi d’une réponse ou l’enregistrement dans un CRM.
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2. Choisir entre Zapier et Make pour un projet IA
Quand privilégier Zapier
Zapier est pertinent si :
- L’objectif est de démarrer rapidement avec des automatisations simples à moyennement complexes
- Le besoin se limite à quelques enchaînements classiques :
- Email → IA → Notification Slack
- Formulaire → IA → Insertion dans Google Sheets
- L’utilisateur préfère une interface guidée, avec moins de concepts techniques
Zapier propose:
- Des intégrations natives avec OpenAI, ChatGPT, mais aussi des actions IA « prêtes à l’emploi » (résumer, classer, rédiger, etc.).
- Des Zaps multi-étapes faciles à configurer, avec des filtres et un moteur de logique conditionnelle.
Quand privilégier Make
Make est mieux adapté si :
- Les workflows sont complexes et ramifiés
- Plusieurs routes selon le type d’email
- Boucles sur des lignes Google Sheets ou des items Notion
- Le besoin inclut beaucoup de transformations de données
- Extraction structurée de texte
- Reformatage massif avant envoi vers un CRM
- Il est nécessaire de contrôler précisément les coûts (gestion fine des exécutions, scénarios plus optimisés)
Make propose :
- Une vue schématique du scénario, très utile pour les flux IA avec plusieurs étapes de traitement
- Un module OpenAI et d’autres connecteurs IA (selon l’évolution des intégrations)
- Des opérateurs logiques avancés, très pratiques pour gérer les cas particuliers
Combiner les deux ?
De nombreuses équipes utilisent :
- Zapier pour les automatisations simples et cross-outils rapidement mises en place
- Make pour les scénarios IA plus critiques et sophistiqués
Le choix dépend du niveau de complexité, du volume, de la sensibilité des données et du budget.
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3. Préparer son environnement d’automatisation IA
1. Créer les comptes nécessaires
Avant tout, prévoir :
1. Un compte Zapier et/ou Make, avec un plan adapté (les plans gratuits permettent de débuter, mais les limites seront vite atteintes avec l’IA).
2. Un compte auprès d’un fournisseur d’IA :
- OpenAI (API), Anthropic, Google AI Studio, ou via une intégration prête à l’emploi dans Zapier/Make.
3. Les comptes des applications à connecter :
- Gmail/Outlook, Slack/Teams, Notion, Google Drive, Google Sheets, HubSpot, Salesforce, etc.
Veiller à utiliser de préférence des comptes professionnels pour assurer la bonne gestion des droits et la continuité de service.
2. Récupérer et sécuriser les clés API
Pour connecter directement un modèle d’IA :
1. Se rendre sur le tableau de bord du fournisseur (ex. OpenAI).
2. Générer une clé API secrète.
3. La stocker de façon sécurisée :
- Gestionnaire de mots de passe
- Variables sécurisées dans Zapier/Make
4. Ne jamais :
- Mettre la clé dans un document partagé en clair
- La copier/coller dans du code ou des captures d’écran diffusées
Les plateformes comme Zapier et Make stockent ces clés de façon sécurisée, mais la gestion locale (chez l’utilisateur) reste cruciale.
3. Cartographier les flux métier à automatiser
Avant de créer un scénario IA, lister :
- Les tâches répétitives actuelles
- Les étapes exactes du processus (qui fait quoi, quand, avec quel outil)
- Le contenu traité :
- Type de texte (emails, comptes rendus, tickets support, formulaires)
- Sensibilité des données (RGPD, données clients, données de santé, etc.)
Cette cartographie aide à décider :
- Où intégrer l’IA (résumé, classification, rédaction, extraction de données)
- À quel moment déclencher l’automatisation
- Comment limiter l’exposition de données sensibles à l’IA
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4. Méthode générale pour concevoir un workflow IA avec Zapier ou Make
Indépendamment de la plateforme choisie, la logique globale reste similaire.
Étape 1 : Définir l’objectif métier
Formuler un objectif clair, par exemple :
- « Résumer tous les emails clients de plus de 10 lignes et poster un résumé dans Slack. »
- « Générer une réponse de brouillon pour chaque ticket support et la stocker dans le CRM. »
- « Extraire les informations clés des formulaires de contact et les structurer dans Google Sheets. »
Plus l’objectif est précis, plus le prompt IA et la configuration du scénario seront efficaces.
Étape 2 : Choisir le déclencheur
Le déclencheur dépend du cas d’usage :
- Nouveau mail reçu dans Gmail/Outlook
- Nouveau message sur un canal Slack
- Nouvelle ligne ajoutée à Google Sheets
- Nouveau ticket créé dans un outil de support
- Formulaire soumis (Typeform, Google Forms, Webhook, etc.)
Ce déclencheur sera l’entrée du Zap (Zapier) ou du scénario (Make).
Étape 3 : Ajouter l’étape IA
Insérer ensuite un module d’IA :
- Dans Zapier : action OpenAI, ChatGPT ou un module IA équivalent
- Dans Make : module OpenAI (ou autre) dans le scénario
Points clés à configurer :
- Quel texte envoyer au modèle ?
- Corps de l’email, description du ticket, message Slack, etc.
- Quel rôle donner à l’IA via le prompt ?
- Par exemple : « Agir comme un assistant support client », « Agir comme un rédacteur marketing », etc.
- Quel format de sortie attendu ?
- Liste d’actions, JSON structuré, texte court, bullet points, etc.
Étape 4 : Ajouter les actions de sortie
En fonction du résultat IA, ajouter des actions :
- Envoyer le résumé dans Slack ou par email
- Mettre à jour un CRM ou une base Notion
- Créer un document dans Google Docs
- Enregistrer la classification dans un champ personnalisé
Cette étape transforme la sortie IA en action concrète dans le système d’information.
Étape 5 : Tester, ajuster, sécuriser
Avant déploiement :
1. Tester avec différents exemples réels
- Cas simples, cas limites, cas ambigus
2. Ajuster le prompt IA
- Clarifier le ton, le format, la langue
3. Ajouter des filtres et conditions
- Par exemple : n’appeler l’IA que si l’email dépasse X caractères
4. Limiter l’exposition des données sensibles
- Anonymiser si possible (remplacer noms, emails, etc.)
- Exclure certaines pièces jointes ou champs
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5. Exemple concret 1 : résumer automatiquement des emails avec Zapier et l’IA
Objectif : chaque fois qu’un email client important arrive, générer un résumé court et l’envoyer dans un canal Slack interne.
Étape 1 : Déclencheur Gmail dans Zapier
1. Créer un nouveau Zap.
2. Choisir l’application déclencheur : Gmail.
3. Choisir l’événement : New Email.
4. Filtrer éventuellement :
- Sur une étiquette (label) spécifique « Clients »
- Sur le destinataire (ex. support@entreprise.com)
Étape 2 : Filtrer les emails pertinents
Ajouter une étape Filter dans Zapier :
- Condition : « Body Plain » ou « Body HTML » contient certains mots-clés, ou
- Condition : taille du corps d’email > X caractères (si cette métadonnée est disponible), ou
- Filtre sur l’expéditeur (domaine client)
But : éviter d’appeler l’IA pour des emails sans intérêt (notifications automatiques, spam, etc.).
Étape 3 : Appeler l’IA (OpenAI/ChatGPT dans Zapier)
1. Ajouter une action : OpenAI (ou ChatGPT) – Create Completion / Generate Text (nom exact selon l’interface du moment).
2. Configurer :
- Prompt (exemple) :
« Tu es un assistant chargé de résumer des emails de clients en français.
Résume le message suivant en 5 phrases maximum, en conservant :
- le contexte
- la demande principale du client
- le degré d’urgence (faible/moyen/élevé).
Message :
{{Body Plain}} »
- Modèle : choisir un modèle adapté (par exemple GPT-4.1 ou équivalent si disponible)
- Température : faible (0,2 à 0,4) pour un style plus prévisible
3. Tester avec un email réel pour vérifier la qualité du résumé.
Étape 4 : Envoyer le résumé dans Slack
1. Ajouter une action : Slack – Send Message.
2. Choisir le canal, par exemple : #support-clients.
3. Composer le message à partir des données :
- Objet de l’email
- Expéditeur
- Résumé généré par l’IA
- Lien vers l’email si disponible
Exemple de champ « Message » :
- Nouveau message client reçu
- De : {{From Name}} – {{From Email}}
- Objet : {{Subject}}
- Résumé IA : {{output IA}}
- Lien : {{permalink ou URL si fournie par Gmail/Zapier}}
Étape 5 : Tests et ajustements
- Vérifier que :
- Le canal Slack ne reçoit pas trop de messages (ajuster les filtres)
- Le résumé est suffisamment clair et exploitable
- Ajuster le prompt pour :
- Forcer un ton neutre et professionnel
- Ajouter un champ « priorité » explicite (faible / moyenne / élevée)
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6. Exemple concret 2 : générer des brouillons de réponse client avec Make et l’IA
Objectif : pour chaque nouveau ticket support, générer automatiquement une proposition de réponse, que l’agent pourra éditer avant envoi.
Étape 1 : Déclencheur depuis l’outil de support
1. Créer un nouveau scénario dans Make.
2. Ajouter un module :
- Par exemple : Zendesk – Watch Tickets, Freshdesk – Watch Tickets, ou Webhook si l’outil n’a pas de module natif.
3. Configurer pour déclencher sur :
- Nouveau ticket
- Ou nouveau message dans une conversation existante
Étape 2 : Préparer le texte d’entrée pour l’IA
Selon le module, récupérer :
- Nom du client
- Objet du ticket
- Message
- Historique de la conversation (si possible, résumé ou 2-3 derniers messages)
Dans Make, utiliser les fonctions de mapping pour construire un texte structuré, par exemple :
- « Contexte : …
Demande du client : …
Historique récent : … »
Étape 3 : Module OpenAI dans Make
1. Ajouter un module OpenAI.
2. Choisir l’action Create a Chat Completion (ou équivalent).
3. Construire un prompt du type :
- « Agis comme un agent support client expérimenté.
Rédige une réponse professionnelle, empathique et concise en français.
Ne pas excéder 200 mots.
Contenu du ticket :
{{Texte structuré depuis le module précédent}} »
4. Paramétrer :
- Modèle (GPT-4.1 ou modèle équivalent selon disponibilité)
- Température modérée (0,4-0,6) pour un peu de flexibilité de style
- Langue : préciser explicitement le français si le flux peut contenir plusieurs langues
Étape 4 : Stocker le brouillon dans l’outil de support
1. Ajouter un module correspondant à l’outil de support :
- Zendesk – Update Ticket
- Freshdesk – Add Note
- HubSpot – Create Engagement
2. Insérer le texte généré par l’IA dans :
- Un champ note interne visible par l’agent
- Un champ « brouillon de réponse » si l’outil le permet
Important : ne pas envoyer la réponse directement au client sans validation humaine, au moins dans un premier temps. L’IA doit assister, pas se substituer entièrement sans contrôle, surtout au départ.
Étape 5 : Ajouter des routes conditionnelles (optionnel)
Dans Make, il est possible de créer plusieurs routes :
- Si le ticket est en français → utiliser un prompt adapté
- Si le ticket est en anglais → prompt en anglais
- Si la priorité du ticket est « urgente » → notifier un canal Slack en plus
Make permet d’ajouter des filtres entre les modules pour gérer ces scénarios complexes.
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7. Exemple concret 3 : reporting automatisé avec IA (Zapier / Make + Google Sheets / Notion)
Objectif : générer un rapport hebdomadaire à partir de données brutes (tickets, ventes, leads) en utilisant l’IA pour rédiger une synthèse.
Étape 1 : Rassembler les données
1. Collecte quotidienne ou en continu des données opérationnelles dans :
- Google Sheets (tickets résolus, NPS, volume de ventes, etc.)
- Notion (base de données des projets)
- Un outil de BI (Looker, Metabase, etc., selon les intégrations disponibles)
2. Créer un Zap ou un scénario Make pour extraire ces données une fois par semaine :
- Déclencheur : Schedule (Zapier) ou Scheduler (Make) – ex. tous les vendredis à 18h.
Étape 2 : Mise en forme des données en texte
Transformer les données chiffrées en un texte intermédiaire :
- Par exemple :
- « Semaine du 3 au 9 mars :
- Nombre total de tickets : 124
- Temps de réponse moyen : 2h30
- NPS moyen : 46
- Principaux motifs de contact : facturation (45 %), problèmes de connexion (30 %), autres (25 %). »
Ce texte peut être construit :
- Dans Make, avec des fonctions de texte et du mapping
- Dans Zapier, via l’action « Formatter » (Text)
Étape 3 : Demander à l’IA une synthèse narrative
1. Ajouter un module IA qui reçoit ce texte structuré.
2. Prompt possible :
- « À partir des données suivantes concernant la semaine écoulée, rédige un rapport synthétique en français pour une équipe de direction.
Le rapport doit comporter :
- un résumé global en 5 à 7 phrases
- 3 à 5 points forts
- 3 à 5 points d’attention ou axes d’amélioration.
Données :
{{Texte de données}} »
3. Vérifier que :
- Le rapport ne contient pas d’hallucinations chiffrées (l’IA doit rester collée aux données fournies)
- Le style correspond à l’audience (direction, équipe opérationnelle, etc.)
Étape 4 : Publication du rapport
Le rapport peut être :
- Envoyé par email à une liste de diffusion
- Publié dans un canal Slack/Teams
- Enregistré dans Notion ou Google Docs
- Archivé automatiquement dans Google Drive
Dans tous les cas, le workflow se déclenchera de manière récurrente sans intervention manuelle.
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8. Bonnes pratiques et mises en garde essentielles
Maîtrise des coûts
- Les appels à l’IA via API sont facturés à l’usage (tokens) :
- Plus le texte est long, plus le coût augmente
- Les modèles les plus récents sont souvent plus coûteux
- Zapier et Make facturent également au nombre de tâches/opérations
- Pour limiter les coûts :
- Filtrer les cas où l’IA est vraiment nécessaire
- Préférer des résumés courts
- Tester d’abord avec des volumes modestes
- Surveiller régulièrement les tableaux de bord d’utilisation
Protection des données et RGPD
- Éviter d’envoyer à l’IA :
- Des données de santé
- Des données financières sensibles
- Des informations strictement confidentielles
- Anonymiser lorsque possible :
- Remplacer les noms, emails, numéros de téléphone par des identifiants
- Vérifier :
- Le pays d’hébergement des données
- Les engagements contractuels du fournisseur IA
- Les DPA (Data Processing Agreements) proposés
Qualité des prompts
Un prompt approximatif conduit à des résultats incohérents. Pour maximiser la qualité :
- Spécifier le rôle de l’IA
- Décrire précisément le format attendu
- Liste, paragraphe, tableau, JSON (quand c’est exploité ensuite)
- Limiter la liberté de l’IA en cas de tâches critiques
- Indiquer de ne pas inventer d’informations
- Inclure des exemples dans le prompt si nécessaire (few-shot prompting)
Contrôle humain
Même si l’automatisation est puissante, un contrôle humain reste essentiel, surtout au début :
- Mettre en place une phase pilote avec validation humaine systématique
- Surveiller les erreurs, l’alignement avec le ton de l’entreprise
- Ajuster régulièrement les prompts et les conditions de déclenchement
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9. Monter progressivement en puissance
Pour éviter les dérives et tirer le meilleur parti de Zapier/Make + IA :
1. Commencer petit
- Automatiser une tâche simple (résumé, classification, ébauche de réponse)
2. Documenter le workflow
- Objectif, déclencheurs, prompts, règles de filtrage
3. Mesurer les gains
- Temps économisé, erreurs évitées, satisfaction des équipes
4. Industrialiser
- Étendre à d’autres équipes ou processus
- Mettre en place des standards de prompts et de sécurité
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Conclusion : points clés à retenir
- Zapier et Make permettent d’intégrer l’IA au cœur des outils du quotidien sans développement, en connectant emails, messageries, CRM, bases de données et modèles d’IA.
- L’IA générative excelle pour résumer, rédiger, classer et extraire des informations, mais doit être cadrée par des prompts précis et des filtres pertinents.
- La démarche efficace consiste à :
1. Définir un objectif métier clair
2. Choisir un déclencheur adapté
3. Intégrer l’IA au bon moment dans le flux
4. Transformer la sortie en action concrète (notification, mise à jour de base, document)
5. Tester, ajuster et sécuriser
- Zapier convient mieux aux flux simples et rapides à déployer, Make aux scénarios plus complexes et ramifiés.
- La protection des données, la maîtrise des coûts et le maintien d’un contrôle humain sur les actions sensibles restent indispensables pour une automatisation responsable.
En appliquant ces principes, l’IA intégrée à Zapier et Make devient un véritable levier pour déléguer les tâches répétitives, améliorer la réactivité des équipes et structurer l’information sans s’enliser dans du code ou des projets IT lourds.
