À quoi servent ces modules IA dans Make ?
Make a sorti "Make IA Toolkit » : 9 modules IA prêts à l’emploi et dans cette vidéo, je les teste un par un avec des use cases concrets.
Tu n’as plus besoin de connecter OpenAI, Mistral ou Claude à Make : tu peux utiliser directement les modèles d’IA proposés dans l’interface avec des modules pré-construits.
Automatiser avec l’IA n’a jamais été aussi simple ! 👀
🚨 Pour découvrir ces nouvelles fonctionnalités et avoir un mois gratuit sur le plan payant, c’est par ici : https://www.make.com/en/register?promo=BrightFuture
Dans cette vidéo, je te montre :
- à quoi servent les 9 modules d’IA proposés par Make,
- leurs cas d’usage concrets (automatiser une réponse client, reformuler un avis, scorer un sentiment, etc.),
- comment choisir entre OpenAI, Claude, Mistral ou les modèles natifs de Make,
- et à quel point ça peut te faire gagner du temps quand tu débutes avec l’IA ou le prompt engineering.
Et je te parle aussi de :
➡️ Comment utiliser l’IA dans Make sans clé API
➡️ Pourquoi les modules Make sont idéaux pour les débutants
➡️ Comment scorer automatiquement les mails d’onboarding
➡️ Comment générer un avis client optimisé à partir d’un simple email
➡️ Comment traduire, identifier la langue, extraire des données et résumer un texte
➡️ Comment diviser un long contenu avec le module de chunking par tokens
➡️ Les modèles disponibles (small / medium / large) et leurs coûts en crédits
______
Collaboration commerciale :
Merci à Make d'avoir sponsorisé cette vidéo ! 😊
1 mois de Plan Pro offert avec le lien suivant : https://www.make.com/en/register?promo=BrightFuture
______
⏱️ Chapitres de la vidéo :
00:00 Introduction et fonctionnement des crédits Make
01:08 Pourquoi ces nouveaux modules IA changent la donne
02:22 Présentation des 9 modules IA disponibles dans Make
03:40 Test du module “Analyze” (analyse de sentiment + comparaison modèles)
07:16 Test du module “Categorize Text” (tri des objections clients)
08:49 Test du module “Extract Structured Data” (extraction automatique d’infos depuis un mail)
09:51 Test du module “Improve Text” (reformuler un avis client avant publication)
11:58 Test du module “Summarize Text” (résumer une newsletter ou un article)
12:24 Test des modules “Translate Text” et “Detect Language”
13:43 Test du module pour diviser un long texte automatiquement en tokens)
16:30 Mon avis sur les modules IA de Make (vs OpenAI, Mistral, Claude)
17:09 Conclusion et appel à feedback
_____
🎬 À regarder sur la même thématique :
→ Comment apprendre l’automatisation no-code sur Make - Tutoriel complet en 28 minutes : https://youtu.be/dqmwhNcNwF4
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https://www.clairenocode.fr/#Section-NL
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https://www.clairenocode.fr/les-ressources-gratuites
Vidéo écrite, filmée et montée par moi 🏄🏼♀️
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📱 Instagram : https://www.instagram.com/clairenocode/
🎙️ Podcast : https://podcast.ausha.co/entrepreneuse-sans-succes
✍🏼 LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/clairenocode/
✉️ Email : hello@clairenocode.fr
#automatisation #intelligenceartificielle #make #nocode
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03:40 Test du module “Analyze” (analyse de sentiment + comparaison modèles)
07:16 Test du module “Categorize Text” (tri des objections clients)
08:49 Test du module “Extract Structured Data” (extraction automatique d’infos depuis un mail)
09:51 Test du module “Improve Text” (reformuler un avis client avant publication)
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12:24 Test des modules “Translate Text” et “Detect Language”
13:43 Test du module pour diviser un long texte automatiquement en tokens)
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