Make ‘Web Search’ connecte vos scénarios à Internet

Le 8 décembre 2025, Make a lancé son nouveau module Make AI Web Search, un moteur de recherche en temps réel directement intégré dans les scénarios d’automatisation. Ce composant vise à éliminer la dépendance aux API de scraping externes et à réduire les coûts liés au parsing de pages web. Pour les entreprises déjà présentes sur la plateforme, l’outil ouvre de nouvelles possibilités d’analyse et d’enrichissement de données, sans recourir à des services tiers spécialisés.

À retenir

• Make AI Web Search est un module sans connexion aux API externes.
• Il fournit des données en temps réel dans un format cohérent.
• Le coût est calculé en crédits Make, sur la base des jetons consommés.
• Des cas d’usage clés : veille stratégique, SEO, leads.
• Les recherches sont peu coûteuses grâce aux mini modèles d’IA.

Dans un marché où la rapidité et la fraîcheur des données conditionnent la compétitivité, Make propose un module qui permet à ses utilisateurs de traiter l’internet comme une source de données native. En 2024, l’utilisation des outils d’IA dans les workflows de Make a été multipliée par quatre, mais les entreprises restaient limitées par la disponibilité et la qualité des données externes. La nouvelle fonctionnalité répond à cette contrainte en offrant un accès direct au web, sans scraping manuel ni abonnement à des services spécialisés. Pour les responsables marketing, les équipes de support client et les chercheurs, la capacité de déclencher des alertes sur les dernières actualités ou de mettre à jour les bases clients en temps réel devient un levier de différenciation.

Un nouveau moteur d’automatisation : Make AI Web Search

La plateforme Make intègre désormais le module de recherche web comme n’importe quel autre composant du canvas. L’utilisateur glisse le bloc dans son scénario, configure la requête et obtient un flux de résultats automatiquement structuré, prêt à être réutilisé dans l’automatisation.

Fonctionnement sans API externe

Contrairement aux solutions de scraping qui exigent un compte sur un service tiers, le module fonctionne sans connexion externe et sans clé d’API à gérer. Les requêtes sont traitées via les infrastructures de Make, ce qui simplifie la gestion des accès et limite les coûts additionnels. Cette architecture réduit aussi le risque de blocage d’adresses IP ou de rupture de service liée à un changement de politique d’accès d’un fournisseur.

Un format cohérent pour un parsing simplifié

Les résultats renvoyés sont normalisés dans un schéma unique, ce qui évite les problèmes liés au HTML hétérogène des pages web. L’IA de Make se charge d’extraire les données pertinentes, que l’on peut ensuite injecter directement dans un CRM, un outil de reporting ou une base marketing. Les scénarios deviennent ainsi plus lisibles, robustes et durables, avec moins de logique technique à maintenir sur le long terme.

Disponibilité sur tous les plans

Le module est accessible aux abonnés de tous les niveaux, ce qui le rend immédiatement exploitable par les PME comme par les grands groupes. La tarification repose sur les crédits Make, calculés en fonction de la consommation de jetons du modèle. Les requêtes sont décrites comme légères et peu coûteuses, en particulier lorsqu’elles s’appuient sur les mini modèles d’IA plutôt que sur des modèles plus volumineux.

Réduction de la complexité et augmentation de l’efficacité

La principale valeur ajoutée de Make AI Web Search réside dans la simplification des workflows. Au lieu de chaîner plusieurs modules — scraping, parsing, normalisation puis enrichissement — l’intégration d’un seul bloc permet de construire des scénarios plus vite et de réduire le risque d’erreurs. Cette approche séduit particulièrement les équipes qui doivent déployer et maintenir de nombreux scénarios en parallèle.

Veille stratégique et alertes en temps réel

Les entreprises peuvent mettre en place une surveillance continue de leur marque, de leurs concurrents ou de thématiques clés. Dès qu’un mot‑clé déclenche un nouveau résultat, un message Slack, un e‑mail ou une mise à jour de tableau de bord peut être généré automatiquement. Le module facilite également la curation d’articles pour des newsletters de tendances sectorielles, en sélectionnant les contenus les plus récents ou les plus partagés.

Enrichissement de leads et construction de connaissances

En recherchant une entreprise cible, le module peut extraire des liens sociaux, les dernières annonces publiques ou des descriptions d’activité, puis les envoyer directement dans le CRM. Les modèles pré‑configurés proposés par Make simplifient la mise en place de pipelines d’enrichissement sans code, accessibles aux équipes marketing et commerciales non techniques. Cette approche permet d’alimenter en continu des bases de connaissances internes plus complètes et plus à jour.

Support à l’IA générative et aux agents autonomes

Les résultats de recherche peuvent être transférés vers un outil d’IA générative pour une synthèse, un résumé ou une analyse d’opinion. Ils peuvent aussi être envoyés directement à un Make AI Agent pour un traitement plus avancé, comme la priorisation d’alertes ou la rédaction de réponses automatisées. Cette intégration renforce la capacité de l’écosystème à exécuter des tâches autonomes en temps réel, un élément clé de la stratégie d’automatisation agentique de Make.

Limites et précautions à considérer

Malgré sa puissance, le module n’est pas exempt de contraintes. Le scraping en temps réel peut soulever des questions de conformité aux réglementations européennes sur les données, notamment le RGPD, surtout lorsqu’il s’agit d’informations personnelles. La fiabilité des résultats reste par ailleurs liée à la qualité des sources web utilisées, qui peut fortement varier d’un secteur à l’autre.

Gestion de la conformité

Les utilisateurs doivent vérifier que leurs requêtes respectent les droits d’auteur, les conditions d’utilisation des sites et les politiques d’accès aux données. Make ne fournit pas de mécanismes de filtrage automatique pour ces aspects, laissant la responsabilité juridique à l’automateur. Les entreprises ont donc intérêt à documenter leurs scénarios et à impliquer leurs équipes juridiques et conformité lorsque des données sensibles sont concernées.

Qualité et variabilité des sources

Les résultats dépendent de l’algorithme de recherche et de l’état d’indexation des pages. Si une source n’est pas régulièrement mise à jour, les alertes peuvent devenir rapidement obsolètes ou biaisées. Il est conseillé de combiner la recherche en temps réel avec des sources de référence déjà intégrées dans le workflow, comme des bases de données officielles ou des flux partenaires vérifiés.

Coûts variables selon la charge de travail

Bien que le module soit présenté comme économique, un volume important de requêtes peut consommer rapidement des crédits, en particulier si des modèles d’IA plus lourds sont sélectionnés. Une surveillance régulière de la consommation s’impose pour éviter les dépassements budgétaires et ajuster les scénarios en conséquence, par exemple en espaçant certaines requêtes ou en filtrant davantage les cas d’usage.

Avec ce moteur de recherche web intégré, Make confirme sa volonté de placer l’IA et l’automatisation au cœur de la gestion des données d’entreprise. La promesse est séduisante pour les équipes qui veulent accélérer leurs projets sans développer d’outils maison, à condition de rester vigilantes sur les enjeux de conformité, fiabilité et coûts.