Zapier et Make (ex-Integromat). Deux armes. Choisir la bonne change la bataille. Cet article compare architecture, intégration IA, opérations et playbooks concrets. Pas de blabla. Des critères clairs. Des recettes exploitables. Vous avez besoin d’automatisations qui tiennent au feu long. Lisez. Agissez.
Architecture et modèle d’exécution : pourquoi ça change tout
Les plateformes d’automatisation ne sont pas interchangeables. Leur architecture dicte ce que vous pouvez construire, comment ça scale, et ce que vous paierez.
- Zapier : modèle orienté événement. Déclencheur → chaine d’actions. Interface linéaire, pensée pour la rapidité de mise en place. Idéal pour workflows simples, notifications, intégrations SaaS courantes. La logique conditionnelle existe (Paths) mais devient lourde dès que les branches se multiplient.
- Make : modèle visuel, node-based. Routeurs, itérateurs, agrégateurs, exécutions parallèles natives. Conçu pour orchestrations complexes, transformations massives, boucles et traitements en batch. Chaque module peut être HTTP, exécuter du code, ou manipuler JSON finement.
Conséquence technique (utile pour IA) :
- Latence et parallélisme : Make gère mieux les exécutions parallèles et les flux batch. Zapier privilégie la simplicité et la latence faible pour tâches unitaires.
- Transformation de données : Make offre un mapping JSON plus riche. Zapier s’appuie davantage sur des champs simples et des templates.
- Fiabilité et transactions : Make offre plus de contrôle sur les erreurs, reruns et handlers. Zapier vise la robustesse pour volumes faibles à moyens.
- Extensibilité : les deux proposent des modules HTTP/Code. Make donne mais plus de liberté pour orchestrer appels multiples, versionner, et reconstituer l’état d’une exécution.
Quand choisir l’un plutôt que l’autre :
- Choisissez Zapier si vous voulez des intégrations rapides, des zaps lisibles, et des équipes non techniques qui déploient vite.
- Choisissez Make si vous traitez des fichiers volumineux, des boucles, de la transformation JSON, ou si vous orchestrez des appels IA multiples (embeddings + modèles + DB).
Anecdote courte : une équipe growth m’a confié une tâche simple — enrichir 20 000 leads mensuels. Avec Zapier, les latences et coûts ont explosé. Migration vers Make : logique en batch, erreurs gérées et coût réduit de 60%. Ce n’est pas sentimental. C’est efficace.
Intégration ia : orchestrer llm, embeddings et pipelines rag
L’IA change la nature des automations. Les workflows ne sont plus “si -> faire” : ils deviennent des pipelines de décision. Là, l’outil doit maîtriser la latence, les transformations, et l’état.
Capacités natives et flexibilité :
- Appels LLM : les deux permettent des requêtes HTTP vers les APIs (OpenAI, Anthropic, etc.). Zapier propose des actions et intégrations prédéfinies pour certains modèles. Make offre une granularité supérieure pour multiplier les appels, fragmenter les prompts et faire des back-and-forth.
- Embeddings & vector DB : common pattern = génération d’embeddings → upsert dans vector DB → requête RAG → résumé par LLM. Make facilite les lots (bulk upserts) et la mise en file d’attente ; Zapier est acceptablement rapide pour petits volumes, mais pénalise par tâches.
- Prompt engineering et templates : Zapier rend simple la substitution de variables. Make autorise des templates dynamiques complexes, concaténation conditionnelle, et pré/post-processing robuste.
Patterns IA clés à valider sur votre outil :
- Retry et rate-limits : vos appels IA doivent gérer les 429/503. Make permet de gérer des backoffs sophistiqués ; Zapier a des mécanismes mais moins fins.
- Pipeline RAG : séparer extraction/embeddings vs requête RAG et ré-entrées humaines. Make gère bien l’orchestration multi-étapes et le batching d’embeddings.
- Observabilité : tracez les prompts, loggez les réponses, stockez les hashes d’embeddings. Si vous comptez optimiser ou auditer, vous avez besoin d’export facile des exécutions — Make est plus complet.
Exemple concret : générer briefs créatifs pour 500 annonces. Pipeline recommandé :
- Ingest CSV → découpe prompts par lot (Make : itérateur ; Zapier : déclenche par ligne).
- Générer embeddings pour chaque description (bulk si possible).
- Requête RAG sur vector DB → produit un prompt enrichi.
- LLM génère la fiche créative → stocke en DB + notifie copywriter pour validation.
Make permet d’exécuter ce pipeline en 1 scénario, optimiser les coûts d’API et gérer les erreurs en masse.
Chiffre utile : pour workflows IA à partir de quelques centaines d’appels/day, à l’échelle, la différence d’architecture influe fortement sur le coût et la latence. Penser en opérations et concurrence, pas en “zap” isolé.
Opérations, sécurité et coût : la guerre des ressources
Vous ne construisez pas pour prouver que vous savez coder. Vous construisez pour garder le contrôle. Surveillance, récupération, coûts : ce sont vos vrais ennemis.
Observabilité :
- Logs et traces : Make conserve des exécutions détaillées, permet d’exporter et rejouer. Zapier conserve l’historique mais le niveau de détail peut être moins exploitable pour audits IA (prompts, réponses, headers).
- Alerting : vérifiez intégrations webhook + alertes sur erreurs répétées. Make propose plus d’options pour escalade automatique et reruns.
Sécurité et conformité :
- Données sensibles et IA : masquer ou tokeniser avant envoi aux modèles. Configurez des étapes de prétraitement. Les deux plateformes permettent cryptage en transit, mais pour la conformité (PII, GDPR) préférez pipeline contrôlable (Make) avec stockage minimal des prompts et des réponses.
- Accès et gouvernance : permissions d’équipe, CI/CD pour scénarios. Zapier a progressé sur les équipes ; Make offre des outils de gestion de versions plus granuleux.
Coûts et modèle d’achat :
- Zapier facture par tâche ; Make par opération/exécution. Les différences concrètes :
- Petits volumes, zaps simples → Zapier souvent plus rentable et plus rapide à déployer.
- Trafic élevé, traitements batch, API calls multiples par job → Make devient plus économique.
- Astuce : mesurer calls API externes par utilisateur et multiplier par coût d’API IA. Souvent l’IA représente la majeure partie du coût, mais la façon dont la plateforme facture peut multiplier la facture.
Disponibilité et SLA :
- Pour des workflows critiques (facturation, conformité), vérifiez SLA entreprise, support prioritaire, accès aux logs d’exécution bruts. Les offres business/enterprise des deux plateformes incluent support élevé ; Make est souvent préféré pour opérations complexes et audits.
Metric à suivre quotidiennement :
- Temps moyen par exécution
- Taux d’erreur (429/5xx)
- Coût par 1000 exécutions (plateforme + API IA)
- Latence tail (95e centile)
Playbooks tactiques : 6 recettes exploitables avec ia
Vous voulez des recettes, pas de la théorie. Voici 6 playbooks prêts à déployer. Chaque playbook décrit l’objectif, le pattern et pourquoi choisir Zapier ou Make.
- Résumé automatique de tickets support (volume < 200/j)
- Objectif : réduire TTR.
- Pattern : webhook → extraction texte → LLM summarize → stock in CRM.
- Choix : Zapier pour simplicité. Si volume > 2k/j → migrer vers Make.
- Pipeline RAG pour FAQ produit
- Objectif : réponse enrichie, taux de résolution automatique.
- Pattern : nouvelle question → search embeddings → concat réponses top-k → LLM generate final answer → audit humain if low confidence.
- Choix : Make. Besoin de bulk embeddings, vector DB, logique de confiance.
- Génération d’e-mails marketing + approval
- Objectif : scale créa sans perdre contrôle.
- Pattern : brief → LLM drafts → comparaison A/B (2 variants) → push to Notion/Asana for review → scheduling.
- Choix : Zapier si workflow simple et petits volumes ; Make si on automatise testing et tracking.
- Enrichissement lead massifs (10k+/mois)
- Objectif : profilage et score.
- Pattern : CSV ingestion → batch API enrich → upsert DB → score ML → trigger sales.
- Choix : Make (batch, retry, coûts).
- Modération & filtrage IA avant envoi
- Objectif : conformité UGC.
- Pattern : upload → LLM moderation + rules engine → flagged -> human review.
- Choix : Make pour complexité des règles et files.
- Embeddings & similarity pour recherche interne
- Objectif : recherche semantique rapide.
- Pattern : ingest docs → embeddings bulk → vector DB → API endpoint → webhook triggers reindex.
- Choix : Make pour bulk + orchestration.
Chaque playbook nécessite : logs, reruns controlés, gestion des rate-limits, et tests de coût. Ne déployez pas sans monitoring.
Décision finale et plan de migration : choisir, tester, dominer
Décider n’est pas philosophique. C’est pragmatique. Voici une matrice et un plan clair.
Tableau synthétique :
| Critère | Zapier | Make | Recommandation |
|---|---|---|---|
| Rapidité de mise en place | Excellente | Bonne | Zapier pour MVP |
| Orchestration complexe | Faible | Excellente | Make pour pipelines IA |
| Coût à volume | Moins bon à haut volume | Mieux optimisé | Make pour 10k+/mois |
| Observabilité / replay | Limité | Complet | Make pour compliance |
| Facilité usage non-tech | Très bonne | Moyenne | Zapier pour équipes non-tech |
Plan d’action en 5 étapes :
- Auditez : listez triggers, appels API IA, volumes journaliers. Chiffrez coûts API.
- Prototype MVP sur Zapier (si quick win). Mesurez latence, coûts, erreurs.
- Construisez scénario Make pour les pipelines à batch/complexes. Incluez bulk embeddings et retries.
- Monitor : mettez alertes 95e centile latence et taux d’erreur >1%.
- Opérationnalisez : runbooks, versioning, exports de logs, playbooks de rollback.
Conclusion tranchante : Zapier est l’exécutant rapide. Make est la machine de guerre. Ne choisissez pas pour la couleur de l’UI. Choisissez pour la contrainte que vous devez briser. Construisez pipelines IA comme on construit des lignes de front : clairs, résilients, traçables. Utilisez l’outil qui vous donne le contrôle. Pas de consolation pour la médiocrité.