Zapier vs Make: Quelle est la meilleure plateforme pour l'automatisation de l'IA?

Le paysage des flux de travail numériques est passé du simple transfert de données à la prise de décision complexe grâce à l'intelligence artificielle. Les organisations qui cherchent à mettre en œuvre zapier automatisation ia ou make automatisation ia doivent évaluer ces plateformes en fonction de leurs différences architecturales, de leurs modèles de tarification et de leurs capacités d'intégration spécifiques de l'IA. Zapier et Make fournissent des environnements distincts pour la gestion des agents autonomes et du raisonnement automatisé. La compréhension des nuances techniques de chaque plateforme est nécessaire pour déployer des systèmes d'IA stables à grande échelle.

Architectures techniques des hubs d'automatisation modernes

Zapier et Make utilisent des philosophies de conception différentes pour construire et visualiser les flux de travail. Ces choix architecturaux dictent la façon dont un utilisateur interagit avec les données et dont les modèles d'IA reçoivent et traitent les informations.

Séquentialité linéaire dans Zapier

Zapier utilise une structure verticale, de haut en bas, pour créer des automatisations, appelées « Zaps ». Chaque Zap commence par un seul déclencheur suivi d'une ou plusieurs actions. Ce modèle linéaire privilégie la rapidité et la clarté pour les séquences simples. Dans le contexte de zapier automatisation ia, cela signifie que les données circulent de manière prévisible. Bien que Zapier ait introduit les « Paths » pour permettre une logique conditionnelle, l'interface reste principalement axée sur une vue à une seule colonne. Cette structure est efficace pour les utilisateurs qui ont besoin d'une connexion directe entre deux ou plusieurs applications sans avoir besoin d'un mappage de données complexe sur plusieurs branches.

Conception visuelle multi-chemin dans Make

Make, anciennement connu sous le nom d'Integromat, utilise un canevas visuel où les utilisateurs connectent des modules dans une structure de type web. Cette interface basée sur un organigramme permet une ramification infinie et la création de « scénarios » qui peuvent exécuter plusieurs chemins parallèles simultanément. Pour make automatisation ia, cette représentation visuelle est fonctionnelle pour une logique complexe. Les utilisateurs peuvent voir l'ensemble du parcours des données sur un seul écran, y compris les gestionnaires d'erreurs et les routeurs qui envoient différentes informations à divers modèles d'IA en fonction de conditions spécifiques. La nature modulaire de Make permet un contrôle granulaire de chaque point de données lorsqu'il se déplace entre les nœuds.

Capacités natives de l'IA et frameworks d'agents

En 2025, les deux plateformes sont passées de simples connecteurs d'API à des environnements complets pour la construction d'agents d'IA. Ces agents peuvent raisonner à travers des tâches plutôt que de suivre un ensemble strict de règles prédéfinies.

Zapier Central et le protocole de contexte de modèle

Zapier Central est un espace de travail dédié à la construction et à la formation d'agents d'IA. Ces agents interagissent avec plus de 8 000 applications en utilisant le langage naturel. Une mise à jour importante en 2025 est la mise en œuvre du protocole de contexte de modèle (MCP). Selon les communiqués techniques de Zapier, MCP agit comme une interface standardisée qui permet aux grands modèles linguistiques (LLM) d'effectuer des actions réelles dans l'écosystème Zapier sans avoir besoin d'un développement d'API personnalisé.

Zapier MCP génère un point de terminaison sécurisé qui connecte un assistant d'IA, tel que Claude ou ChatGPT, directement à la bibliothèque d'applications d'un utilisateur. Ce système permet à l'IA d'effectuer plus de 30 000 actions prédéfinies. Par exemple, un utilisateur peut demander à un agent de « trouver les cinq dernières factures dans QuickBooks et de les résumer dans un message Slack ». L'agent utilise le serveur MCP pour identifier les outils corrects et exécuter la demande. Cette approche réduit la barrière technique pour le déploiement de zapier automatisation ia, car l'agent gère la logique des étapes à suivre pour atteindre un résultat spécifique.

Agents d'IA Make et raisonnement modulaire

Make a intégré des capacités d'IA grâce à des modules spécialisés et à une application dédiée AI Agents. Contrairement à l'environnement d'agent centralisé de Zapier, Make permet aux utilisateurs d'intégrer la logique de l'IA directement dans le flux visuel d'un scénario. Make a introduit les fonctionnalités de « Raisonnement des agents d'IA » fin 2024 pour prendre en charge les modèles qui nécessitent une planification en plusieurs étapes avant l'exécution.

La boîte à outils AI de Make comprend des modules pour l'extraction de texte, l'analyse des sentiments et la génération d'images. Les développeurs peuvent les connecter à divers fournisseurs de LLM, notamment OpenAI, Anthropic et Google Gemini. Make prend également en charge MCP, ce qui lui permet de fonctionner à la fois comme client et comme serveur pour les outils d'IA. Cela permet à make automatisation ia de maintenir un contexte profond à travers de longs scénarios. Les utilisateurs peuvent créer un module « Mémoire » qui stocke les données d'interaction précédentes, garantissant ainsi que l'agent d'IA reste informé des événements passés au cours d'un processus en plusieurs étapes.

Structures de prix pour les flux de travail gourmands en IA

Le coût d'exécution des automatisations d'IA diffère considérablement entre les deux plateformes en raison de la façon dont elles mesurent l'utilisation. Cette différence a un impact sur le coût total de possession pour les déploiements à volume élevé.

L'économie des tâches de Zapier

Zapier calcule les coûts en fonction des « tâches ». Une tâche est comptabilisée chaque fois qu'une étape d'action est terminée avec succès. Les déclencheurs ne sont pas pris en compte dans la limite de tâches. Cependant, les flux de travail d'IA complexes impliquent souvent plusieurs étapes, telles que le filtrage des données, le formatage du texte et l'appel d'un LLM. Chacune de ces étapes compte comme une tâche.

Pour les utilisateurs utilisant Zapier MCP, chaque appel d'outil effectué par l'agent d'IA coûte généralement deux tâches. Si un agent effectue cinq actions pour résoudre une requête client, cette interaction unique consommera dix tâches. Les plans tarifaires de Zapier, tels que les niveaux Professionnel ou Équipe, fournissent un nombre défini de tâches par mois. En 2025, les plans de niveau supérieur offrent des coûts par tâche inférieurs, mais les dépenses globales peuvent augmenter rapidement pour les organisations qui exécutent des milliers d'interactions automatisées quotidiennement.

Gestion des crédits et des opérations dans Make

Make utilise un système basé sur des crédits où les « opérations » sont l'unité de mesure principale. Chaque fois qu'un module dans un scénario s'exécute, il consomme une opération. Contrairement à Zapier, Make compte le déclencheur comme une opération. Cependant, le coût par opération dans Make est généralement inférieur au coût par tâche dans Zapier.

Les recherches de Creative Advisor indiquent que les plans Make offrent souvent beaucoup plus d'opérations pour des frais mensuels inférieurs par rapport aux niveaux basés sur les tâches de Zapier. Pour make automatisation ia, cela signifie que les scénarios complexes avec de nombreuses branches et transformations de données sont souvent plus rentables. Un scénario qui résume 50 e-mails consommera 51 opérations (1 pour le déclencheur et 50 pour les actions de résumé). Dans les environnements à volume élevé, ce modèle de tarification permet plus d'expérimentation et une fréquence d'exécution plus élevée sans augmentations proportionnelles des coûts.

Profondeur d'intégration et contrôle de l'API

Le choix entre ces plateformes dépend souvent des exigences spécifiques en matière de manipulation des données et d'accès à l'API.

Zapier privilégie l'étendue. Avec plus de 8 000 intégrations, il est plus susceptible de prendre en charge des logiciels de niche ou spécifiques à un secteur. Son interface simplifie ces intégrations en ne présentant que les déclencheurs et les actions les plus courants. Cette conception empêche les utilisateurs d'être submergés par les détails techniques, mais peut limiter la capacité d'accéder à des champs de données spécifiques que l'intégration Zapier n'a pas exposés.

Make se concentre sur la profondeur. Bien que sa bibliothèque de plus de 2 400 applications soit plus petite, Make offre généralement plus de points de terminaison d'API pour chaque application prise en charge. Selon la documentation technique de Make, leurs modules offrent souvent deux fois plus d'actions que Zapier pour le même logiciel. Par exemple, dans un logiciel de comptabilité comme Xero, Make peut permettre de rechercher, de mettre à jour et de supprimer des éléments de ligne spécifiques que l'intégration standard de Zapier ne peut pas atteindre. De plus, Make inclut un module HTTP intégré qui permet aux utilisateurs de se connecter à n'importe quelle application dotée d'une API publique, qu'une intégration prédéfinie existe ou non.

Gestion du contexte et de la mémoire dans l'automatisation de l'IA

Les agents d'IA ont besoin de contexte pour rester efficaces au fil du temps. Sans mémoire, un agent traite chaque interaction comme un événement isolé.

Dans zapier automatisation ia, le contexte est géré via Zapier Tables et l'espace de travail Central. Les tables permettent aux utilisateurs de stocker des données structurées auxquelles un agent peut se référer. Lorsqu'un agent reçoit une requête, il peut rechercher dans une table des données historiques pertinentes pour éclairer sa réponse. Cette configuration est intégrée à l'interface Zapier, la rendant accessible aux utilisateurs qui ne souhaitent pas gérer de bases de données externes.

Make automatisation ia gère le contexte via des magasins de données et des variables modulaires. Un scénario peut être conçu pour écrire chaque sortie d'IA dans un module « Magasin de données » et récupérer ces informations lors des exécutions suivantes. Cela permet la création de boucles de rétroaction sophistiquées. Un utilisateur peut créer un scénario où un agent d'IA examine ses propres sorties précédentes pour améliorer la précision des tâches futures. Ce niveau de contrôle architectural est fonctionnel pour les développeurs qui construisent des systèmes d'IA auto-correcteurs.

Analyse des cas d'utilisation pour le déploiement en entreprise

La décision de mettre en œuvre une plateforme plutôt qu'une autre dépend des objectifs spécifiques du projet d'automatisation.

Une entreprise qui a besoin d'un déploiement rapide de tâches standard trouvera Zapier efficace. Si une équipe marketing doit résumer automatiquement les prospects entrants provenant de Facebook Ads et les envoyer à un canal Slack à l'aide de GPT-4, Zapier peut établir ce flux de travail en quelques minutes. L'interface conviviale et les actions d'IA préconfigurées minimisent le besoin de supervision technique.

Une entreprise qui construit une opération d'IA complexe et à volume élevé trouvera Make plus approprié. Une entreprise de commerce électronique qui a besoin d'analyser les sentiments des clients à travers des milliers d'avis, de les classer dans des catégories spécifiques, de mettre à jour un CRM et de générer des réponses personnalisées par e-mail bénéficiera du branchement visuel de Make et de ses coûts opérationnels inférieurs. La capacité de gérer des tableaux de données et d'effectuer des transformations complexes dans le canevas garantit que le système reste évolutif.

Fonctionnalités avancées pour les développeurs

Les deux plateformes s'adressent aux utilisateurs techniques grâce à des webhooks, des étapes de code personnalisé et des outils de développement.

Zapier permet aux utilisateurs d'écrire du code JavaScript ou Python dans un Zap pour gérer les données que les étapes standard ne peuvent pas traiter. Il fournit également une interface de ligne de commande (CLI) permettant aux développeurs de créer leurs propres intégrations privées. L'ajout de MCP en 2025 étend encore cette fonctionnalité en permettant aux développeurs d'intégrer leurs propres modèles d'IA codés sur mesure directement dans l'écosystème Zapier.

Make fournit des « Fonctions en ligne » qui permettent d'utiliser des formules de type Excel directement dans n'importe quel champ de module. Cela permet une manipulation immédiate des données, comme la modification des formats de date ou l'exécution de calculs mathématiques, sans ajouter d'étapes supplémentaires. Make offre également des « Entrées de scénario », qui permettent de déclencher des scénarios via des appels d'API autorisés à partir de systèmes externes. Cela fait de Make un backend viable pour les applications personnalisées qui nécessitent une logique d'automatisation complexe.

La progression de zapier automatisation ia et make automatisation ia indique une évolution vers des systèmes plus autonomes. Les organisations doivent peser la facilité d'utilisation et l'énorme bibliothèque d'applications de Zapier par rapport à la rentabilité et à la profondeur technique de Make. À mesure que les modèles d'IA sont de plus en plus intégrés aux opérations commerciales, le choix du hub d'automatisation déterminera la flexibilité et la fiabilité de l'infrastructure numérique d'une organisation.