ChatGPT
MakeAUTOMATISATIONS LÉGÈRES CHATGPT
Prérequis
- Compte Make avec quota suffisant et clé API OpenAI (organisation maîtrisée)
- Webhook ou déclencheur source (formulaire, Airtable, e-mail parsé)
- Politique interne sur les données envoyées au LLM (anonymisation, rétention)
- Canal Slack ou CRM cible pour recevoir la sortie structurée
Certaines tâches répétitives — tri de demandes contact, synthèse de briefs, reformulation pour Slack — ne justifient pas un développement sur mesure. L’association Make et l’API OpenAI permet de les automatiser en quelques modules, sous contrôle du PO et avec journalisation des échecs. Vous allez cadrer trois flux légers avec garde-fous RGPD et reprise sur erreur.
Choisir les cas d’usage adaptés au no-code
Ciblez des tâches à entrée/sortie textuelle structurée : catégorisation, résumé, reformulation, extraction de champs. Évitez les chaînes critiques (paiement, suppression de données) sans file de validation humaine.
Estimez le volume mensuel et le coût tokens OpenAI. Un flux à 500 exécutions/jour peut dépasser le budget d’un petit scénario Make mal calibré.
Monter le scénario Make
Déclencheur : webhook Make, watch Airtable ou e-mail. Normalisez les champs (trim, encodage UTF-8) avant le module OpenAI Chat Completions ou Create a Completion.
Rédigez le prompt système en français B2B : rôle, format JSON attendu, interdiction d’inventer des faits. Passez les variables Make `{{1.message}}` dans le message utilisateur.
Router, notifier et gérer les erreurs
Parsez la réponse JSON avec un module JSON ou des getters Make. Routez selon `theme` ou `priority` vers ClickUp, Slack ou un CRM.
Ajoutez une branche d’erreur : HTTP 429, timeout, JSON invalide → notification équipe + file d’attente manuelle. Réutilisez le pattern du tuto gestion d’erreurs Make.
Erreurs fréquentes
Prompt sans format de sortie : parsing regex fragile sur du texte libre.
Clé API OpenAI partagée sans suivi de coût par scénario.
Envoi de données sensibles non nécessaires au traitement.
Absence de limite de tokens : factures imprévues sur messages longs.
Scénario monolithique mélangeant enrichissement, CRM et e-mail : débogage opaque.
Ce qu’il faut retenir
Make + ChatGPT convient aux automatisations légères textuelles, pas aux workflows critiques sans relecture.
JSON contraint + router = scénarios maintenables par un PO technique.
Garde-fous RGPD et branche d’erreur obligatoires avant mise en prod.
Documentez le prompt et versionnez-le dans Notion comme un livrable projet.
FAQ
Le module natif OpenAI suffit pour Chat Completions standard. HTTP direct utile si vous devez appeler un endpoint spécifique ou un modèle récent non listé — avec gestion manuelle des headers.
Fixez `max_tokens`, filtrez les déclencheurs inutiles en amont et surveillez le dashboard OpenAI par clé dédiée au scénario. Désactivez le scénario hors heures si non urgent.
Oui, mais préférez un prompt unique bien structuré quand possible. Les chaînes multi-appels multiplient latence, coût et points de défaillance.