Module 1 — Comprendre Make et les principes de l’automatisation no-code
- Identifier les usages de Make dans l’automatisation de tâches, de flux d’information et de processus métiers
- Comprendre les différences entre tâche manuelle, automatisation simple, orchestration de processus et intégration applicative
- Situer Make dans un environnement d’outils numériques, de logiciels métiers et d’applications SaaS
- Repérer les bénéfices attendus d’une automatisation : gain de temps, réduction des oublis, fluidité, homogénéité et traçabilité
- Distinguer les automatisations pertinentes des traitements qui nécessitent encore une validation humaine
- Intégrer les bonnes pratiques de cadrage avant toute mise en œuvre d’un scénario
Module 2 — Identifier les tâches et processus à automatiser
- Repérer les tâches répétitives, chronophages ou sensibles pouvant faire l’objet d’une automatisation
- Analyser un processus existant pour en comprendre les étapes, les règles, les exceptions et les points de vigilance
- Distinguer automatisation ponctuelle, automatisation transversale et enchaînement multi-outils
- Prioriser les cas d’usage selon leur fréquence, leur valeur métier et leur faisabilité opérationnelle
- Identifier les données d’entrée, les actions attendues, les résultats souhaités et les conditions de traitement
- Réaliser une mise en application encadrée sur la cartographie d’un processus automatisable
Module 3 — Prendre en main l’interface Make et construire ses premiers scénarios
- Comprendre la logique de fonctionnement d’un scénario dans Make
- Identifier les composants clés : modules, connexions, déclencheurs, opérations, filtres, routes et historiques d’exécution
- Créer un enchaînement simple entre une source de données, une action et une sortie exploitable
- Paramétrer des connexions entre Make et des outils courants selon les besoins du processus
- Lire, tester et ajuster un scénario pour vérifier la bonne circulation des informations
- Intégrer les bonnes pratiques de lisibilité, de nommage et d’organisation d’un scénario
- Réaliser de courtes mises en application encadrées sur la création de premiers scénarios d’automatisation
Module 4 — Structurer des scénarios fiables avec filtres, routes et transformation de données
- Utiliser des filtres pour orienter les traitements selon différents cas de figure
- Organiser des routes pour gérer plusieurs scénarios dans un même processus
- Transformer, reformater, nettoyer ou enrichir les données avant leur transmission à une autre application
- Gérer les itérations, agrégations, mappages et traitements successifs dans une logique opérationnelle
- Vérifier la cohérence des données entre les différentes étapes du scénario
- Prévenir les erreurs fréquentes liées aux formats, aux champs manquants ou aux règles mal définies
- Intégrer une mise en application encadrée sur la structuration d’un scénario plus complet et conditionnel
Module 5 — Connecter Make à ses outils métiers et fluidifier les échanges de données
- Identifier les principaux types de connexions utiles entre formulaires, CRM, messagerie, tableurs, outils collaboratifs ou bases de données
- Comprendre les logiques de synchronisation, de déclenchement et de mise à jour entre plusieurs outils
- Organiser la circulation des données pour limiter les doubles saisies et les ruptures d’information
- Structurer des automatisations transversales adaptées à des besoins métiers récurrents
- Vérifier la cohérence entre les champs, les formats et les usages attendus dans chaque outil connecté
- Intégrer les bonnes pratiques pour maintenir des échanges de données lisibles et exploitables dans le temps
Module 6 — Intégrer l’IA dans ses automatisations sans coder
- Comprendre les apports possibles de l’IA dans un scénario : génération, résumé, classification, extraction, reformulation ou aide à la décision
- Identifier les usages pertinents de l’IA selon la nature des données, le niveau de fiabilité attendu et le besoin métier
- Paramétrer des étapes de traitement faisant intervenir des fonctions d’IA dans Make
- Formuler des consignes efficaces pour obtenir des résultats exploitables dans un contexte professionnel
- Prévoir les contrôles utiles sur les sorties générées par l’IA avant diffusion ou utilisation
- Distinguer les tâches pouvant être confiées à l’IA de celles nécessitant validation, arbitrage ou supervision humaine
- Réaliser une mise en application encadrée sur l’intégration de traitements IA dans un scénario métier
Module 7 — Tester, sécuriser et fiabiliser ses automatisations
- Mettre en place des tests progressifs pour valider le bon fonctionnement d’un scénario avant son usage courant
- Identifier les erreurs possibles liées aux connexions, aux données, aux déclencheurs ou aux scénarios conditionnels
- Prévoir des mécanismes de contrôle, d’alerte ou de reprise en cas de blocage ou d’anomalie
- Structurer une logique de vérification pour limiter les traitements incomplets ou incohérents
- Gérer les exceptions et les cas particuliers sans complexifier excessivement le scénario
- Intégrer les bonnes pratiques de sécurité, de confidentialité et de vigilance dans la manipulation des données
- Réaliser de courtes mises en application encadrées sur l’analyse et la correction d’erreurs de scénario
Module 8 — Optimiser ses scénarios et organiser leur usage dans un cadre professionnel
- Améliorer un scénario existant pour renforcer sa lisibilité, sa performance et sa maintenabilité
- Éviter les automatisations trop complexes, fragiles ou difficilement transmissibles à d’autres utilisateurs
- Structurer une documentation simple des scénarios, des règles métier et des points de contrôle
- Définir des repères d’usage, de suivi et de mise à jour pour sécuriser l’exploitation dans le temps
- Organiser la collaboration entre utilisateurs, référents métier et responsables d’outils
- Identifier les pistes d’évolution d’une automatisation selon les retours d’usage et les nouveaux besoins
- Intégrer une mise en application encadrée sur l’optimisation d’un scénario existant
