Guide Make pour comprendre les Agents IA

Comprendre le virage agentique et apprendre à en tirer un vrai bénéfice métier

Avec les agents IA, Make bascule d’un outil d’automatisation vers une plateforme d’orchestration agentique.
Pour en tirer un bénéfice réel, il faut comprendre les concepts sous-jacents.

Je vais donc prendre le temps d’expliquer :

• ce qu’est réellement l’agentique dans Make,
• pourquoi elle rompt avec 10 ans de no-code classique,
• comment la concevoir proprement,
• et surtout comment l’enseigner et la déployer sans créer de chaos.

1. L’agentique : un changement de paradigme, pas une fonctionnalité

Dans l’automatisation “historique”, tout repose sur une idée simple :

si je décris toutes les étapes, le système exécutera correctement.

C’est une logique procédurale.

L’agentique introduit une logique téléologique : on raisonne par finalité, pas par séquence.

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Un agent n’est pas défini par ce qu’il fait, mais par ce qu’il cherche à atteindre.

Dans Make, cela se traduit par un déplacement du centre de gravité :

• avant : le scénario est l’intelligence,
• maintenant : le scénario devient l’environnement, l’agent devient l’intelligence.

C’est subtil sur le papier. Radical dans la pratique.

2. Définition opérationnelle d’un agent IA dans Make

Pour être très précis (et éviter les abus de langage), un agent IA dans Make est :

un système autonome capable d’évaluer un contexte, de sélectionner des outils disponibles et d’enchaîner des actions afin d’atteindre un objectif défini, sans que la séquence exacte ne soit entièrement prescrite à l’avance.

Trois points sont essentiels ici :

1. Autonomie relative
   L’agent n’est pas libre. Il est contraint par son cadre.
2. Choix d’outils
   Il ne déclenche pas “le prochain module”.
   Il choisit quel outil est pertinent.
3. Objectif prioritaire
   L’agent peut emprunter des chemins différents pour atteindre la même finalité.

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👉 C’est exactement ce qui permet de traiter des situations non déterministes : demandes mal formulées, données incomplètes, cas ambigus.

3. Pourquoi l’automatisation classique atteint ses limites

En formation, je montre toujours la même chose :
plus un scénario devient complexe, plus il devient fragile.

Pourquoi ?

• explosion des routeurs,
• multiplication des conditions,
• gestion des cas limites interminable,
• maintenance coûteuse.

Ce n’est pas un défaut de Make.
C’est une limite structurelle du déterminisme.

L’agentique intervient précisément là :

• quand le nombre de cas possibles devient supérieur à ce qu’on peut raisonnablement modéliser,
• quand la décision dépend du contexte global, pas d’un champ isolé.

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Autrement dit : l’agent n’automatise pas mieux.
Il automatise ce qui était jusque-là non automatisable.

4. Le cœur du système : le Context Engineering

C’est le concept le plus important, et le moins compris.

Un agent IA ne “raisonne” pas.
Il interprète un contexte.

Dans Make, ce contexte est composé de plusieurs couches que j’enseigne séparément.

4.1 Le prompt système : la constitution de l’agent

Le prompt système n’est pas une instruction ponctuelle.
C’est une charte de fonctionnement.

Il définit :

• le rôle exact de l’agent,
• son périmètre d’action,
• ses interdictions,
• ses obligations de traçabilité,
• ses règles d’escalade.

Sans ce cadre, l’agent compense par de la probabilité.
Avec ce cadre, il applique des règles.

👉 En pratique, un bon prompt système réduit plus d’erreurs qu’il n’en génère.

4.2 Les tools : l’environnement d’action de l’agent

Un agent ne “fait” rien tout seul.
Il agit via des outils.

Dans Make, ces tools peuvent être :

• des modules natifs,
• des scénarios Make exposés,
• des services externes via API ou MCP.

Ce point est fondamental pédagogiquement :

un agent est aussi intelligent que les outils qu’on lui donne.

En formation avancée, je fais toujours travailler les apprenants sur :

• la granularité des tools,
• leur spécialisation,
• leur documentation sémantique.

Un tool mal défini = une décision imprévisible.

4.3 Le contexte métier injecté

C’est la partie la plus négligée — et la plus stratégique.

Un agent performant connaît :

• les règles métier réelles,
• les exceptions tolérées,
• les priorités implicites,
• les erreurs historiques.

Ce contexte ne se trouve pas dans un manuel.
Il se trouve dans la tête des équipes.

Le travail consiste donc à :

• extraire cet implicite,
• le formaliser,
• le rendre exploitable par l’agent.

C’est exactement pour cela que l’agentique est aussi un outil de clarification organisationnelle.

5. MCP : pourquoi Make devient une plateforme, pas un simple outil

Le Model Context Protocol (MCP) mérite qu’on s’y attarde sérieusement.

Avant MCP, chaque intégration IA était :

• spécifique,
• rigide,
• coûteuse à maintenir.

MCP introduit une séparation claire :

• l’agent raisonne,
• les tools agissent,
• le protocole décrit comment les appeler.

Dans Make, cela a deux conséquences majeures.

Make comme client MCP

Les agents consomment des tools standardisés, sans dépendre de leur implémentation technique.

Make comme serveur MCP

Vos scénarios deviennent des capacités exposables, réutilisables par d’autres IA.

D’un point de vue pédagogique, c’est essentiel :
on n’enseigne plus “comment automatiser”, mais comment construire un système modulaire et évolutif.

6. La bonne méthode : agents pour décider, scénarios pour exécuter

C’est un point clé que je martèle en formation.

L’erreur classique consiste à tout confier à l’agent.

La bonne architecture est hybride :

• l’agent décide,
• les scénarios exécutent.

Concrètement :

• l’agent analyse la situation,
• il choisit le bon scénario,
• le scénario applique une logique déterministe.

Résultat :

• plus de lisibilité,
• plus de contrôle,
• plus de maintenabilité.

L’agentique ne remplace pas l’automatisation.
Elle la complète là où elle est faible.

7. Le pattern Trigger → IA → Action, revisité

Ce pattern est souvent mal compris car présenté trop simplement.

Dans une approche agentique :

• Trigger
  Définit le moment où l’agent est autorisé à intervenir.
• IA
  Produit une décision, pas un texte.
• Action
  Modifie réellement le système (données, workflows, priorités).

Ce pattern existe ailleurs (y compris chez Zapier), mais Make permet de :

• multiplier les outils,
• chaîner les décisions,
• superviser finement les erreurs.

C’est précisément ce niveau de contrôle qui rend l’agentique exploitable en entreprise.

Ce que l’agentique Make oblige à apprendre

Les agents IA dans Make ne sont pas une surcouche “intelligente”.
Ils imposent un changement profond :

• passer de la tâche à l’objectif,
• formaliser l’implicite métier,
• accepter une autonomie encadrée,
• penser en systèmes plutôt qu’en scénarios.

C’est pour cela qu’ils sont difficiles à appréhender sans formation sérieuse.
Et c’est pour cela qu’ils deviennent, en 2026, une compétence clé.

Apprendre Make aujourd’hui, ce n’est plus apprendre à relier des outils.
C’est apprendre à concevoir des systèmes agentiques fiables.

Et ça, clairement, ça ne s’improvise pas.