Make AI Web Search : la veille web sans API

Pendant des années, dès qu’un de mes scénarios Make avait besoin d’une info qui vit sur le web (le dernier prix d’un concurrent, l’actu d’une boîte que je prospecte, une mention de marque), c’était toujours la même galère. Soit je sortais une API payante avec sa clé, ses quotas et sa doc à rallonge. Soit je bricolais un module de scraping qui cassait à la première fois où le site changeait sa mise en page. Bref, un truc fragile que je devais surveiller.

Depuis quelques mois, Make propose un module qui règle ça d’un coup : Make AI Web Search. Vous le posez dans votre scénario, vous écrivez votre question en français, et il va chercher l’info sur le web. Pas de clé API, pas de compte tiers, pas de connexion à configurer. Et franchement, pour un débutant qui veut automatiser de la veille, c’est une des nouveautés les plus utiles de l’année. On va voir ensemble comment ça marche, et surtout comment vous en servir concrètement.

C’est quoi, Make AI Web Search ?

En une phrase : c’est un module natif de Make qui fait une recherche sur internet et vous renvoie le résultat directement dans votre scénario, prêt à être réutilisé.

Le truc qui change tout, c’est que Make appelle ça un module “connectionless”, sans connexion. Concrètement, ça veut dire que vous n’avez rien à brancher. D’habitude, quand vous ajoutez un module Google Sheets ou HubSpot, la première chose que Make demande, c’est de créer une connexion (autoriser votre compte, coller une clé, faire un flux d’authentification). Là, rien de tout ça. Vous glissez le module, vous tapez votre question, ça tourne.

Sous le capot, c’est un modèle d’IA léger qui va fouiller le web et vous résumer ce qu’il trouve. Vous n’avez pas à choisir le moteur de recherche, ni à gérer une API Google ou Bing. Make s’occupe de toute la plomberie ; vous, vous posez juste votre question.

Pourquoi c’est mieux qu’un scraper ou une API

Si vous débutez, le mot “scraping” ne vous dit peut-être pas grand chose, alors posons les bases. Récupérer de l’info web, jusqu’ici, vous aviez grosso modo deux options :

Une API officielle du service qui vous intéresse. C’est propre et fiable, mais il faut que l’API existe, créer un compte développeur, gérer une clé, respecter des quotas, et souvent payer. Pour une petite équipe qui veut juste suivre un marché ou un concurrent, c’est un marteau pour écraser une mouche.
Un scraper, c’est à dire un outil qui télécharge la page web et essaye d’en extraire le texte. Ça marche, mais c’est fragile : le jour où le site refait son design, votre scraper ne trouve plus rien et votre scénario plante en silence.

Make AI Web Search se place au milieu : la simplicité d’un module natif, sans le côté cassant du scraping. Vous posez une question en langage naturel (“quels sont les derniers articles de blog de telle entreprise ?”) et le module vous ramène une réponse structurée. Vous décrivez votre besoin, pas la technique.

Le module en détail : un seul bloc, “Generate a Response”

Dans l’app Make AI Web Search, il y a un seul module à connaître, et il s’appelle “Generate a Response”. C’est lui qui fait tout le boulot. Voici les champs que vous allez configurer, du plus important au plus secondaire.

Champ	À quoi ça sert
Text	Votre requête de recherche, en langage naturel. Vous pouvez aussi y glisser des instructions de format (“réponds sous forme de liste”).
Parse JSON in Response	Activez-le pour récupérer une réponse structurée en JSON, réutilisable proprement dans les modules suivants.
City	Affine la recherche par ville (ex : Paris) quand le contexte local compte.
Country	Priorise les résultats d’un pays via son code ISO à 2 lettres (ex : FR).
Region	Précise encore la zone (ex : Île-de-France).
Timezone	Ajuste la recherche au fuseau horaire local (ex : Europe/Paris).

Le champ qui fait 90% du travail, c’est Text. C’est là que vous écrivez votre question comme si vous parliez à quelqu’un. Les champs de localisation (City, Country, Region, Timezone) sont optionnels mais super pratiques : si vous faites de la veille sur le marché français, mettre FR en Country évite de vous ramener des résultats américains pas pertinents.

JSON ou texte brut : lequel choisir ?

Petit point qui mérite qu’on s’arrête. Le champ Parse JSON in Response change la nature de ce que vous récupérez en sortie :

Désactivé : vous obtenez un bloc de texte brut. Parfait si vous voulez juste balancer le résultat dans un message Slack ou un email, sans rien retravailler.
Activé : vous obtenez du JSON, c’est à dire des données structurées en champs bien rangés. C’est ce qu’il vous faut dès que vous voulez faire quelque chose avec chaque élément séparément (boucler dessus, écrire chaque ligne dans un Google Sheets, etc.).

Tuto : monter un scénario de veille concurrentielle

Assez de théorie, on construit un truc. Objectif : tous les lundis matin, recevoir dans Slack un résumé des dernières actus d’un concurrent. C’est typiquement le genre de tâche que vous faites à la main aujourd’hui et que vous allez oublier deux semaines sur trois.

Étape 1 · le déclencheur

Ajoutez un module Schedule en tête de scénario, réglé sur “chaque lundi à 8h”. C’est lui qui lancera la veille automatiquement, sans que vous ayez à y penser.

Étape 2 · la recherche web

Ajoutez le module Make AI Web Search > Generate a Response. Dans le champ Text, écrivez quelque chose comme :

Trouve les actualités, annonces produit et articles de blog publiés
par [Nom de l'entreprise] au cours des 7 derniers jours.
Renvoie une liste avec, pour chaque élément : le titre, la date,
un résumé en une phrase, et l'URL source.

Mettez FR dans Country si votre cible est française, et activez Parse JSON in Response pour récupérer une liste propre.

Étape 3 · traiter chaque résultat

Comme vous avez plusieurs actus, ajoutez un module Iterator juste après. Il va découper la liste JSON en éléments séparés, pour traiter chaque actu une par une.

Étape 4 · envoyer dans Slack

Ajoutez un module Slack (ou Gmail si vous préférez un email). Composez votre message en mappant les champs récupérés : titre, résumé, lien. Vous vous retrouvez chaque lundi avec un récap propre, sans avoir ouvert un seul onglet.

Les cas d’usage qui valent vraiment le coup

Make met en avant quelques cas utiles aux indépendants et aux petites entreprises. Je vous les remets avec ma lecture de terrain.

Cas d’usage	Ce que vous automatisez
Veille concurrentielle	Suivre les mentions de marque, les sorties produit, les prix des concurrents
Alertes déclenchées	Détecter une actu chaude, une news réglementaire, un changement à surveiller
Enrichissement de leads	Aller chercher des infos sur un prospect et compléter sa fiche CRM
Tableau de bord de connaissances	Construire un brief sectoriel qui se met à jour tout seul

Make propose même des templates prêts à l’emploi pour démarrer : “Track Brand Mentions”, “Lead Generation and Enrichment” et “Enrich company data”. Si vous voulez pas partir d’une page blanche, chargez un de ces modèles et adaptez-le.

Un des cas les plus utiles est l’enrichissement de leads. Vous recevez un formulaire avec juste un nom d’entreprise et un email ? Une recherche web récupère le secteur, la taille et la dernière actualité de l’entreprise, puis écrit ces données dans votre CRM avant la réponse. Si la prospection vous intéresse, j’ai détaillé le système dans un guide complet sur l’automatisation de la prospection avec Make.

Les limites à connaître avant de vous lancer

Soyons honnête, c’est pas magique. Il y a deux limites qu’il faut avoir en tête, sinon vous allez être déçu sur certaines tâches.

1. Il ne lit que le HTML statique. Le module ne peut pas exécuter du JavaScript, ni afficher du contenu généré côté navigateur, ni interagir avec des pages dynamiques. En clair : si l’info que vous cherchez n’apparaît qu’après un clic, un scroll, ou une connexion, le module ne la verra pas. Pour de la recherche d’info publique classique (articles, pages produit, actus), aucun souci. Pour aller chercher dans un espace membre derrière un login, oubliez.

2. C’est de l’IA, donc ça peut se tromper. Le module vous résume ce qu’il trouve, mais il peut mal interpréter une source ou rater une nuance. C’est pour ça que demander systématiquement l’URL source dans votre requête est une excellente habitude : vous gardez un moyen de vérifier l’info avant de l’utiliser pour une décision importante.

Combien ça coûte vraiment

La bonne nouvelle, c’est que ce module utilise un modèle d’IA léger (un petit modèle de la famille “nano”), donc la conso reste raisonnable. Le coût se compte en crédits Make, basés sur le nombre de tokens consommés (en gros, la longueur de votre question et de la réponse).

Pour vous donner un ordre de grandeur, au moment où j’écris ces lignes, le ratio annoncé tourne autour de ~18 000 tokens en entrée et ~2 200 tokens en sortie pour un crédit. Autrement dit, une recherche typique consomme une fraction de crédit. Vous pouvez faire pas mal de veille avant de sentir passer la facture.

Faut-il l’utiliser ? Pour qui c’est fait

Comme souvent, ça dépend d’où vous en êtes.

Si vous débutez sur Make, c’est un excellent premier projet “qui en jette”. Pas de connexion à galérer, un résultat visible tout de suite, et un usage concret (la veille) que vous comprenez immédiatement. Si vous partez vraiment de zéro, commencez par mon guide Make pour débutants pour les bases, puis revenez monter ce scénario, ça fera un super exercice.

Si vous êtes déjà à l’aise, ce module remplace avantageusement tous vos bricolages de scraping pour les tâches de recherche d’info simple. Moins de maintenance, moins de modules qui cassent. Vous pouvez aussi le combiner avec les agents IA de Make : un agent qui a accès à la recherche web devient nettement plus utile, puisqu’il peut aller chercher de l’info fraîche au lieu de se limiter à ce qu’il connait.

Si vous dirigez une petite entreprise, commencez par une veille concurrentielle hebdomadaire ou par l’enrichissement automatique des leads avant leur arrivée dans le CRM. Ces deux usages donnent un résultat visible sans toucher à un processus critique.

Mon conseil pour passer à l’action

Ne cherchez pas à monter le scénario parfait du premier coup. Prenez UNE question que vous vous posez régulièrement et que vous allez vérifier à la main sur Google, genre “qu’est-ce que mes trois concurrents ont sorti cette semaine ?”. Montez le scénario de veille décrit plus haut, branchez-le sur Slack ou votre email, et laissez-le tourner une semaine.

Le déclic, vous le sentirez le lundi matin où l’info arrive toute seule dans votre boîte, alors que vous n’avez ouvert aucun onglet. À partir de là, vous allez trouver dix autres tâches à automatiser pareil. C’est exactement comme ça que Make devient un vrai levier de temps, et pas juste un gadget de plus.

Vous voulez apprendre à construire ce genre de scénarios de A à Z, des bases jusqu’aux agents IA ? La formation Make complète vous emmène de débutant à autonome : plus de 100 vidéos, des projets concrets, et un formateur certifié Make Partner pour répondre à vos questions. La veille automatisée, l’enrichissement de leads et l’IA dans vos scénarios, on les voit ensemble, pas à pas.

Et si vous voulez juste tester par vous-même, vous pouvez ouvrir un compte Make gratuit ici et monter votre premier scénario de veille en quelques minutes.

Sources : Make · Introducing Make AI Web Search, Make Apps · Make AI Web Search, Make Community · Feature Spotlight: Make AI Web Search.

Make AI Web Search : faire de la veille web sans API ni scraper