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

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. Tu le poses dans ton scénario, tu écris ta question en français, et il va chercher l’info sur le web pour toi. 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 t’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 te renvoie le résultat directement dans ton 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 tu n’as rien à brancher. D’habitude, quand tu ajoutes un module Google Sheets ou HubSpot, la première chose que Make te demande, c’est de créer une connexion (autoriser ton compte, coller une clé, faire un flux d’authentification). Là, rien de tout ça. Tu glisses le module, tu tapes ta question, ça tourne.

Sous le capot, c’est un modèle d’IA léger qui va fouiller le web et te résumer ce qu’il trouve. Tu n’as pas à choisir le moteur de recherche, ni à gérer une API Google ou Bing. Make s’occupe de toute la plomberie, toi tu poses juste ta question.

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

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

Une API officielle du service qui t’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 un freelance qui veut juste “savoir ce qui se dit sur telle boîte”, 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, ton scraper ne trouve plus rien et ton scénario plante en silence.

Make AI Web Search se place au milieu : la simplicité d’un module natif, sans le côté cassant du scraping. Tu poses une question en langage naturel (“quels sont les derniers articles de blog de telle entreprise ?”) et le module te ramène une réponse structurée. Tu décris ton 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 tu vas configurer, du plus important au plus secondaire.

Champ	À quoi ça sert
Text	Ta requête de recherche, en langage naturel. Tu peux aussi y glisser des instructions de format (“réponds sous forme de liste”).
Parse JSON in Response	Active-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 tu écris ta question comme si tu parlais à quelqu’un. Les champs de localisation (City, Country, Region, Timezone) sont optionnels mais super pratiques : si tu fais de la veille sur le marché français, mettre FR en Country évite de te 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 tu récupères en sortie :

Désactivé : tu obtiens un bloc de texte brut. Parfait si tu veux juste balancer le résultat dans un message Slack ou un email, sans rien retravailler.
Activé : tu obtiens du JSON, c’est à dire des données structurées en champs bien rangés. C’est ce qu’il te faut dès que tu veux 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 tu fais à la main aujourd’hui et que tu vas oublier deux semaines sur trois.

Étape 1 · le déclencheur

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

Étape 2 · la recherche web

Ajoute le module Make AI Web Search > Generate a Response. Dans le champ Text, écris 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.

Mets FR dans Country si ta cible est française, et active Parse JSON in Response pour récupérer une liste propre.

Étape 3 · traiter chaque résultat

Comme tu as plusieurs actus, ajoute un module Iterator juste après. Il va découper la liste JSON en éléments séparés, pour que tu puisses traiter chaque actu une par une.

Étape 4 · envoyer dans Slack

Ajoute un module Slack (ou Gmail si tu préfères un email). Compose ton message en mappant les champs récupérés : titre, résumé, lien. Tu te retrouves 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, et ce sont exactement ceux qui parlent à un freelance ou une petite structure. Je te les remets avec ma lecture de terrain.

Cas d’usage	Ce que tu automatises
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 tu veux pas partir d’une page blanche, charge un de ces modèles et adapte-le.

Le cas que je trouve le plus rentable pour un freelance, c’est l’enrichissement de leads. Tu reçois un formulaire avec juste un nom d’entreprise et un email ? Tu branches une recherche web qui va chercher le secteur, la taille, la dernière actu de la boîte, et tu écris tout ça dans ton CRM avant même de répondre. Le prospect a l’impression que tu as fait tes devoirs, alors que c’est ton scénario qui a bossé. Si la prospection t’intéresse, j’ai d’ailleurs un guide complet sur l’automatisation de la prospection avec Make qui se marie très bien avec ce module.

Les limites à connaître avant de te lancer

Soyons honnête, c’est pas magique. Il y a deux limites qu’il faut avoir en tête, sinon tu vas 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 tu cherches 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, oublie.

2. C’est de l’IA, donc ça peut se tromper. Le module te 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 ta requête est une excellente habitude : tu gardes 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 ta question et de la réponse).

Pour te 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. Tu peux 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 tu en es.

Si tu débutes 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 tu comprends immédiatement. Si tu pars vraiment de zéro, commence par mon guide Make pour débutants pour les bases, puis reviens monter ce scénario, ça fera un super exercice.

Si tu es déjà à l’aise, ce module remplace avantageusement tous tes bricolages de scraping pour les tâches de recherche d’info simple. Moins de maintenance, moins de modules qui cassent. Tu peux 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 tu es freelance ou agence, c’est un argument de vente direct. “Je te monte un système de veille concurrentielle qui tourne tout seul” ou “j’enrichis automatiquement tes leads avant que tu les rappelles”, ça se vend bien, et maintenant ça se construit en une après-midi.

Mon conseil pour passer à l’action

Ne cherche pas à monter le scénario parfait du premier coup. Prends UNE question que tu te poses régulièrement et que tu vas vérifier à la main sur Google, genre “qu’est-ce que mes trois concurrents ont sorti cette semaine ?”. Monte le scénario de veille décrit plus haut, branche-le sur Slack ou ton email, et laisse-le tourner une semaine.

Le déclic, tu le sentiras le lundi matin où l’info arrive toute seule dans ta boîte, alors que tu n’as ouvert aucun onglet. À partir de là, tu vas 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.

Tu veux apprendre à construire ce genre de scénarios de A à Z, des bases jusqu’aux agents IA ? La formation Make complète t’emmène de débutant à autonome : plus de 100 vidéos, des projets concrets, et un formateur certifié Make Partner pour répondre à tes questions. La veille automatisée, l’enrichissement de leads et l’IA dans tes scénarios, on les voit ensemble, pas à pas.

Et si tu veux juste tester par toi-même, tu peux ouvrir un compte Make gratuit ici et monter ton 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.