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De nombreux utilisateurs de Make commencent par connecter leurs workflows directement à un seul fournisseur d’IA. Cette approche peut fonctionner au départ, mais elle présente rapidement plusieurs limites :
- Chaque fournisseur nécessite un compte distinct, une clé API, un système de facturation et une configuration spécifiques.
- Les fournisseurs utilisent des formats de réponse différents.
- Changer de modèle peut nécessiter de reconstruire une partie du scénario Make.
- Un modèle peut être performant pour la rédaction, mais moins adapté à l’OCR, la traduction, la reconnaissance vocale ou l’analyse d’images.
- Les équipes risquent de devenir dépendantes des tarifs, de la disponibilité et du catalogue de modèles d’un seul fournisseur.
Eden AI permet de centraliser l’accès aux LLM et aux modèles d’IA spécialisés au sein d’une interface unifiée. La plateforme propose également une facturation centralisée ainsi que des outils pour suivre les coûts, la latence et les erreurs. Make peut ensuite connecter ces appels d’IA à plus de 3 000 applications et services.
Qu’est-ce que Make ?
Make est une plateforme d’automatisation visuelle qui permet aux entreprises de connecter des applications, des sources de données, des API et des modèles d’intelligence artificielle afin d’automatiser leurs workflows.
Au lieu de développer chaque intégration manuellement, les utilisateurs créent des scénarios visuels en reliant des modules représentant des déclencheurs, des actions, des filtres et d’autres étapes du workflow.
Un scénario peut démarrer lorsqu’un événement précis se produit, par exemple :
- un client envoie un formulaire ;
- un e-mail contenant une pièce jointe est reçu ;
- un nouveau prospect est ajouté à un CRM.
Make peut ensuite traiter les informations, les orienter selon des conditions prédéfinies et transmettre les résultats à d’autres applications métier.
Make prend en charge plus de 3 000 applications, notamment des outils dédiés à la vente, au marketing, au support client, à la productivité, à la gestion des données et à la communication.
Lorsqu’un service ne dispose pas d’une intégration native, le module HTTP de Make permet de se connecter à n’importe quelle plateforme proposant une API.
Pourquoi connecter Eden AI à Make ?
Make est conçu pour automatiser la circulation des données entre différentes applications, tandis qu’Eden AI fournit l’intelligence nécessaire pour comprendre, transformer et générer ces données.
En connectant Eden AI à Make, les entreprises peuvent créer des workflows IA de bout en bout sans développer de backend personnalisé ni gérer une intégration distincte pour chaque fournisseur d’intelligence artificielle.
Grâce à Eden AI, un workflow Make peut accéder à des grands modèles de langage (LLM) ainsi qu’à des API d’IA spécialisées pour automatiser des tâches comme :
L’un des principaux avantages de cette intégration est la possibilité de sélectionner le modèle le plus adapté à chaque étape du workflow. Un modèle rapide et économique peut suffire pour des tâches courantes de classification ou d’extraction de données, tandis qu’un modèle doté de capacités de raisonnement plus avancées sera mieux adapté aux demandes techniques, aux documents complexes ou aux interactions clients à forte valeur.
Par exemple, un workflow de qualification de leads peut utiliser un modèle abordable pour extraire les coordonnées et catégoriser les demandes standards, puis transmettre les prospects complexes ou stratégiques à un modèle plus performant. Make gère alors le routage, les conditions et la mise à jour du CRM, tandis qu’Eden AI donne accès aux différents modèles via une seule intégration.
Cette approche offre davantage de flexibilité qu’une connexion directe à un fournisseur d’IA unique. Les équipes peuvent tester plusieurs modèles, comparer leurs résultats et faire évoluer leur infrastructure IA en fonction de leurs besoins, sans devoir reconstruire l’ensemble de leur automatisation.
Étape par étape : connecter Eden AI à Make
Connecter Eden AI à Make vous permet d’envoyer les données de n’importe quel scénario Make vers Eden AI, de les traiter avec le modèle ou la fonctionnalité d’intelligence artificielle de votre choix, puis de réutiliser le résultat dans les étapes suivantes du workflow.
Dans notre tutoriel vidéo, nous expliquons comment :
- créer la connexion entre Eden AI et Make ;
- configurer la requête API ;
- ajouter vos identifiants Eden AI ;
- sélectionner l’endpoint approprié ;
- tester le workflow ;
- mapper la réponse dans d’autres modules Make.
Regardez la vidéo complète ci-dessous pour découvrir, étape par étape, comment connecter Eden AI à Make et créer votre première automatisation alimentée par l’IA.
Idées d’automatisation avec Eden AI et Make
Une fois Eden AI connecté à Make, vous pouvez intégrer des fonctionnalités d’intelligence artificielle à vos workflows de vente, de support client, de finance, de création de contenu, d’opérations et de gestion des données.
Make prend en charge les déclencheurs, les connexions entre applications et la logique de routage, tandis qu’Eden AI donne accès aux modèles d’IA adaptés à chaque tâche.
La configuration la plus efficace ne consiste pas nécessairement à utiliser systématiquement le modèle le plus puissant. Les tâches courantes, comme la classification, l’extraction de données ou la génération de résumés courts, peuvent souvent être confiées à un modèle rapide et économique. Les demandes plus complexes peuvent ensuite être dirigées vers un modèle de raisonnement plus avancé lorsqu’une meilleure précision ou une analyse plus approfondie est nécessaire.
1. Qualification intelligente des leads
Scénario : Typeform → Make → Eden AI → HubSpot → Gmail ou Slack
Lorsqu’un prospect remplit un formulaire, Make transmet ses réponses à Eden AI pour les analyser. Le modèle peut extraire les coordonnées du contact et les informations sur son entreprise, identifier son intention, catégoriser sa demande, attribuer un score au lead et générer une proposition de message de suivi.
Modèles recommandés :
- GPT-4.1 Mini, Gemini 3.5 Flash ou Mistral Small pour l’extraction des informations et l’évaluation des leads standards ;
- Claude Sonnet ou un modèle GPT plus avancé pour les demandes complexes, techniques ou à forte valeur commerciale.
Make peut ensuite créer ou mettre à jour le contact dans HubSpot, attribuer le prospect au commercial approprié, prévenir l’équipe dans Slack et envoyer un e-mail personnalisé.
2. Automatisation multilingue du support client
Scénario : Gmail ou outil de support → Make → Eden AI → plateforme de support → Slack
Make peut détecter l’arrivée d’un nouveau message client et l’envoyer à Eden AI afin d’identifier sa langue, de traduire son contenu, de catégoriser la demande, d’évaluer son niveau d’urgence et de générer une proposition de réponse.
Modèles et services recommandés :
- Gemini 3.5 Flash, GPT-4.1 Mini ou Mistral Small pour la classification des messages et la génération de réponses ;
- DeepL, Google Cloud Translation ou Microsoft Azure Translator pour les tâches de traduction spécialisées.
Make peut ensuite mettre à jour le ticket de support, l’attribuer à l’équipe compétente, prévenir un agent et envoyer la réponse après validation.
3. Traitement automatisé des factures et des reçus
Scénario : E-mail, formulaire ou stockage cloud → Make → Eden AI → logiciel comptable, ERP ou base de données
Lorsqu’une facture ou un reçu est reçu par e-mail, déposé dans un formulaire ou ajouté à un espace de stockage cloud, Make peut l’envoyer à Eden AI pour en extraire les informations importantes.
Un modèle d’OCR ou de Document AI peut identifier le nom du fournisseur, le numéro de facture, la date, les montants hors taxes et toutes taxes comprises, la TVA, la devise, les lignes de facturation et la date d’échéance. Un LLM peut ensuite vérifier, catégoriser et résumer les données extraites.
Modèles et services recommandés :
- Google Cloud Document AI, Amazon Textract ou Microsoft Azure Document Intelligence pour extraire les champs des factures ;
- GPT-4.1 Mini, Gemini Flash ou Mistral Small pour valider, catégoriser et résumer les données obtenues.
Make peut ensuite enregistrer les informations dans un logiciel comptable ou un ERP, mettre à jour une base de données, signaler les anomalies et envoyer les documents nécessitant une vérification vers une file de contrôle humain.
4. Traitement des réunions et des notes vocales
Scénario : fichier audio ou enregistrement d’appel → Make → Eden AI → Notion, CRM ou Slack
Make peut récupérer l’enregistrement d’une réunion, d’un appel client ou d’une note vocale, puis l’envoyer à Eden AI pour effectuer une transcription speech-to-text.
Un modèle de langage peut ensuite résumer la conversation, extraire les tâches à réaliser, identifier les décisions prises et générer des notes de suivi.
Modèles et services recommandés :
- OpenAI Whisper, Deepgram ou Google Speech-to-Text pour la transcription ;
- Gemini 3.5 Flash, Claude Haiku ou GPT-4.1 Mini pour produire les résumés, identifier les décisions et extraire les actions à mener.
Make peut enregistrer le compte rendu dans Notion, mettre à jour une fiche dans le CRM, attribuer des tâches et prévenir les participants dans Slack.
5. Réutilisation et adaptation de contenu
Scénario : YouTube, Google Drive ou CMS → Make → Eden AI → LinkedIn, e-mail ou CMS de blog
Lorsqu’une nouvelle vidéo, un webinaire, un podcast ou un article est publié, Make peut transmettre le contenu source à Eden AI.
Eden AI peut alors transcrire un fichier audio, résumer le contenu original, générer des publications pour les réseaux sociaux, rédiger une newsletter, traduire le contenu ou créer des versions plus courtes adaptées à différents canaux.
Modèles recommandés :
- GPT-4.1, Claude Sonnet ou Gemini 3.5 Flash pour les contenus longs et les adaptations créatives ;
- Mistral Small ou GPT-4.1 Mini pour les résumés courts et la mise en forme de contenus à grande échelle.
Make peut ensuite enregistrer les brouillons, les envoyer pour validation ou les publier automatiquement sur les canaux sélectionnés.
6. Classification et modération d’images
Scénario : formulaire, stockage cloud ou plateforme e-commerce → Make → Eden AI → base de données ou file de vérification
Lorsqu’un utilisateur importe une image, Make peut l’envoyer à Eden AI pour effectuer une classification, une détection d’objets, une détection de logos, une modération de contenu ou d’autres tâches de vision par ordinateur.
Modèles et services recommandés :
- Google Cloud Vision, Amazon Rekognition ou Clarifai pour les tâches spécialisées de classification et de modération d’images ;
- GPT-4o, Gemini Vision ou Claude Vision lorsque le workflow nécessite une interprétation plus détaillée du contenu de l’image.
Make peut ensuite approuver automatiquement l’image, lui attribuer des étiquettes, enregistrer les résultats ou diriger les contenus potentiellement problématiques vers une file de modération humaine.
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