Guide en 12 méthodes efficaces pour optimiser le nombre d’opérations dans Make (Integromat)
Make, anciennement Integromat, est une solution puissante pour automatiser des workflows complexes et connecter des applications entre elles. Cependant, chaque action exécutée dans un scénario consomme une opération, et cela peut rapidement devenir coûteux si vos scénarios ne sont pas optimisés. Si vous souhaitez optimiser vos workflows Make, n’hésitez pas à faire appel à notre agence spécialisée dans Make. Cet article propose 12 stratégies approfondies pour réduire efficacement le nombre d’opérations dans vos scénarios tout en maintenant leur performance et fiabilité. En appliquant ces méthodes, vous pourrez économiser du temps, de l’argent et améliorer la robustesse de vos automatisations.
- 1. Utiliser des webhooks pour déclencher vos scénarios Make
- 2. Allonger les intervalles des scénarios basés sur le polling
- 3. Regrouper les opérations en une seule requête
- 4. Segmenter les scénarios complexes
- 5. Réduire le nombre de modules utilisés
- 6. Privilégier les filtres en amont
- 7. Réutiliser des variables et des données calculées
- 8. Exploiter les intégrations natives
- 9. Gérer les erreurs de façon proactive
- 10. Optimiser les transferts de données
- 11. Supprimer les modules inutiles après les tests
- 12. Utiliser des modules Iterator et Array Aggregator intelligemment
- Conclusion
1. Utiliser des webhooks pour déclencher vos scénarios Make

Lorsqu’il s’agit d’automatiser des workflows avec Make, une grande partie des opérations consommées est souvent liée au déclencheur de vos scénarios. Beaucoup d’utilisateurs optent par défaut pour des modules qui surveillent des données à intervalle régulier, comme le module « Watch Records » ou « Watch Changes ». Bien que pratiques, ces modules consomment une opération à chaque vérification, même si aucune donnée pertinente n’a changé. C’est là que les webhooks deviennent une solution clé. Les webhooks sont des déclencheurs événementiels qui activent un scénario uniquement lorsqu’un événement spécifique survient. Cette méthode garantit que votre scénario reste totalement inactif tant qu’il n’y a pas d’action à exécuter, réduisant ainsi drastiquement le nombre d’opérations inutiles.
Pourquoi ? Les scénarios basés sur un intervalle effectuent des vérifications fréquentes, même si aucune donnée n’a changé. Les webhooks, quant à eux, déclenchent un scénario uniquement lorsqu’un événement pertinent survient, éliminant ainsi toute exécution inutile.
Comment implémenter ?
- Ajoutez un module webhook dans votre scénario. Allez dans Make et créez un scénario avec un module « Webhook ». Ce module générera une URL unique que vous pourrez utiliser comme point d’entrée.
- Configurez le webhook dans votre application source. Accédez à l’application concernée (par exemple, Stripe, Shopify, ou Airtable) et recherchez une option pour définir un webhook. Collez l’URL générée par Make.
- Testez le webhook. Simulez un événement dans l’application source (par exemple, effectuez une transaction ou modifiez un enregistrement). Vérifiez que le scénario dans Make est déclenché et que les données attendues sont reçues.
- Structurez votre scénario. Ajoutez des modules supplémentaires pour traiter les données reçues par le webhook.
Exemple pratique : Supposons que vous utilisez Stripe pour gérer des paiements. Plutôt que de vérifier toutes les 15 minutes si de nouvelles transactions ont été enregistrées, vous pouvez configurer un webhook qui s’exécute uniquement lorsqu’un paiement est effectué. Ainsi, le scénario reste inactif jusqu’à ce qu’il soit nécessaire, économisant un grand nombre d’opérations.
2. Allonger les intervalles des scénarios basés sur le polling

Dans certains cas, il n’est pas possible d’utiliser des webhooks, car l’application ou le service concerné ne prend pas en charge cette fonctionnalité. C’est notamment le cas de nombreuses bases de données ou applications qui ne permettent pas d’envoyer automatiquement des notifications à Make lorsqu’une mise à jour se produit. Dans ces situations, les scénarios doivent être configurés pour vérifier périodiquement si des modifications ont eu lieu. Ces vérifications, appelées polling, consomment une opération à chaque exécution, ce qui peut rapidement devenir coûteux si elles sont fréquentes. Cependant, vous pouvez limiter cet impact en augmentant la durée des intervalles entre les vérifications.
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Pourquoi ? Chaque vérification consomme une opération, même si aucune donnée n’a changé. En augmentant la durée entre les vérifications, vous réduisez mécaniquement le nombre d’opérations utilisées.
Comment procéder ?
- Identifiez les scénarios basés sur le polling. Passez en revue vos scénarios pour trouver ceux utilisant des modules « Watch » (ex. : Watch Records dans Airtable, Watch Changes dans Google Sheets).
- Analysez vos besoins en fréquence. Déterminez la fréquence réelle nécessaire pour votre workflow. Si une mise à jour toutes les 4 heures est suffisante, il est inutile de surveiller toutes les 15 minutes.
- Modifiez l’intervalle. Dans le module « Watch », ajustez l’intervalle de vérification via les paramètres. Passez par exemple de 15 minutes à une heure ou même à une journée.
- Surveillez les performances. Testez votre nouveau paramètre pour vous assurer qu’il répond à vos besoins sans affecter le délai des mises à jour.
Exemple pratique : Si vous utilisez un module pour surveiller des enregistrements dans Airtable, réfléchissez à la fréquence réelle nécessaire pour votre cas d’usage. Si des mises à jour quotidiennes suffisent, ajustez l’intervalle à une fois par jour, réduisant ainsi le nombre d’opérations par un facteur de 96 comparé à des vérifications toutes les 15 minutes.
3. Regrouper les opérations en une seule requête
Chaque module dans Make représente une opération, et dans le cadre d’un scénario qui manipule plusieurs éléments de données, ces opérations peuvent rapidement s’accumuler. Par exemple, si vous devez insérer des dizaines ou des centaines d’enregistrements dans une base de données externe ou faire des appels API pour chaque élément, le total des opérations peut devenir exorbitant. Heureusement, de nombreuses applications et APIs offrent la possibilité de traiter des lots de données en une seule requête, permettant ainsi de réduire considérablement le nombre d’opérations nécessaires.
Pourquoi ? En regroupant les données à traiter dans une seule requête, vous diminuez le nombre d’appels API et donc le total des opérations consommées.
Comment faire ?
- Identifiez les modules traitant des éléments un par un. Repérez les scénarios qui traitent chaque élément séparément (ex. : envoyer un email pour chaque ligne de données).
- Vérifiez si l’application supporte les opérations par lots. Consultez la documentation de l’API de l’application ou ses paramètres dans Make. Cherchez une option pour traiter plusieurs éléments à la fois.
- Utilisez le module « Array Aggregator ». Si vos données ne sont pas déjà regroupées, utilisez le module « Array Aggregator » pour assembler plusieurs éléments en une structure unique (tableau ou JSON).
- Envoyez les données regroupées. Configurez votre module pour transmettre l’ensemble du tableau dans une seule requête.
Exemple pratique : Vous souhaitez insérer des données dans une base de données externe via une API. Plutôt que d’envoyer chaque enregistrement individuellement, regroupez-les en un seul tableau JSON et envoyez-les en une seule fois. Cela économise des dizaines, voire des centaines d’opérations dans certains cas.
4. Segmenter les scénarios complexes
Dans de nombreux cas, les scénarios complexes qui regroupent une multitude de tâches et d’étapes peuvent devenir difficiles à gérer, tout en consommant beaucoup d’opérations. Ces scénarios incluent souvent des boucles, des conditions multiples et des traitements de données complexes. Lorsque ces tâches sont combinées dans un seul et même flux, des étapes inutiles peuvent être exécutées plusieurs fois, augmentant ainsi le coût total en opérations. En divisant vos scénarios en plusieurs parties plus simples, vous pouvez optimiser les traitements et éviter les exécutions inutiles.
Pourquoi ? Un scénario complexe peut exécuter plusieurs fois des étapes inutiles. Diviser les tâches permet de mieux contrôler les flux et de réduire les opérations.
Comment s’y prendre ?
- Analysez vos scénarios. Identifiez les sections de vos workflows qui pourraient être séparées en scénarios indépendants (ex. : traitement des données, envoi de notifications).
- Créez des scénarios spécialisés. Découpez votre flux en plusieurs scénarios plus courts et concentrés sur une seule tâche. Par exemple, un scénario pourrait filtrer les données tandis qu’un autre se chargerait des notifications.
- Connectez les scénarios. Utilisez des webhooks ou des outils de stockage temporaire (ex. : Airtable, Google Sheets) pour transférer les résultats d’un scénario à l’autre.
- Testez chaque segment. Vérifiez que chaque partie fonctionne de manière autonome et que les données circulent correctement entre les scénarios.
Exemple pratique : Un scénario qui surveille une source de données, transforme les résultats et envoie des notifications par email peut être découpé en deux : un premier scénario qui filtre les données et un deuxième qui gère les notifications.
5. Réduire le nombre de modules utilisés
Chaque module dans un scénario Make représente une action spécifique, qu’il s’agisse de manipuler des données, d’interagir avec une application tierce ou d’appliquer des filtres. Bien que l’utilisation de plusieurs modules puisse sembler logique pour diviser les tâches, cela augmente rapidement le nombre d’opérations consommées, surtout si certains modules sont redondants ou pourraient être combinés. Une conception simplifiée de vos scénarios peut réduire considérablement le nombre de modules nécessaires, rendant vos workflows à la fois plus efficaces et plus faciles à gérer.
Pourquoi ? Les modules superflus ou mal configurés consomment des opérations sans ajouter de valeur. Réduire leur nombre permet d’optimiser directement le coût et la performance de vos scénarios.
Comment faire ?
- Faites un audit des modules utilisés. Analysez vos scénarios pour identifier les modules superflus ou redondants.
- Regroupez les tâches simples. Utilisez des modules plus polyvalents ou configurez des expressions pour effectuer plusieurs actions en une seule étape.
- Supprimez les modules de test et de log. Une fois vos scénarios finalisés, retirez les modules de test ou de débogage qui ne sont plus nécessaires.
- Remplacez les modules externes par des fonctionnalités Make. Par exemple, utilisez les modules natifs de transformation de texte ou de calcul pour éviter des appels API externes.
Exemple pratique : Imaginez que vous utilisez plusieurs modules pour formater une date, ajouter un préfixe à un texte et convertir une chaîne en majuscules. Au lieu d’utiliser trois modules distincts, utilisez un seul module « Set Variable » avec des expressions intégrées pour réaliser toutes ces transformations en une seule étape.
6. Privilégier les filtres en amont
Dans un scénario Make, chaque module consomme des opérations, même si les données qu’il traite ne sont pas pertinentes pour l’objectif final. Par exemple, un scénario qui analyse toutes les données d’une source externe, même celles qui ne répondent pas à vos critères, utilisera inutilement des ressources pour des éléments inutiles. En appliquant des filtres dès le début du scénario, vous pouvez limiter le nombre d’opérations consommées en ne traitant que les données nécessaires.
Pourquoi ? Traiter des données non pertinentes engendre des opérations superflues, en particulier si ces données sont manipulées par plusieurs modules avant d’être filtrées. Appliquer des filtres en amont élimine ce gaspillage.
Comment optimiser ?
- Identifiez les modules où un filtrage est nécessaire. Regardez vos scénarios et identifiez les étapes qui manipulent des données inutiles.
- Ajoutez un module de filtre. Placez un module de filtre juste après le déclencheur (ou les premières étapes du scénario) pour exclure les données non pertinentes.
- Définissez des conditions précises. Configurez des règles de filtrage basées sur vos critères spécifiques, comme un seuil minimal, un statut ou une date.
- Testez le filtre. Exécutez un test avec un ensemble de données pour vous assurer que seules les données pertinentes passent à travers le filtre.
Exemple pratique : Un scénario qui traite des commandes d’un e-commerce peut inclure un filtre dès le début pour n’accepter que les commandes d’un montant supérieur à 100 €. Cela permet de réduire les opérations en évitant de manipuler les petites commandes qui ne nécessitent pas de traitement supplémentaire.
7. Réutiliser des variables et des données calculées
Dans un scénario Make, il est fréquent que certaines données soient utilisées à plusieurs étapes ou nécessitent des transformations répétées. Par exemple, une valeur obtenue à partir d’une API peut être nécessaire pour plusieurs modules ultérieurs. Si cette valeur est recalculée ou extraite à chaque fois, cela génère des opérations inutiles. En stockant ces données dans une variable ou une base intermédiaire, vous pouvez les réutiliser sans frais supplémentaires.
Pourquoi ? Réutiliser des données déjà calculées ou récupérées évite de dupliquer des appels API ou des traitements complexes. Cela permet de réduire les opérations et d’améliorer la rapidité globale du scénario.
Comment faire ?
- Ajoutez un module « Set Variable ». Placez ce module à l’endroit où vous récupérez ou générez une donnée importante pour enregistrer sa valeur dans une variable.
- Réutilisez cette variable dans d’autres modules. Configurez les modules ultérieurs pour qu’ils accèdent à la variable au lieu de refaire un appel ou un calcul.
- Utilisez des solutions de stockage temporaire. Si les données doivent être partagées entre plusieurs scénarios, enregistrez-les dans une base de données comme Airtable, Google Sheets ou un module de stockage interne à Make.
- Optimisez vos appels API. Lorsque vous interrogez une API externe, récupérez toutes les données nécessaires en une seule fois, puis enregistrez-les localement pour les étapes suivantes.
Exemple pratique : Si un scénario extrait des données client à partir d’un CRM et les envoie à plusieurs applications (ex. : pour des campagnes marketing ou des rapports), enregistrez ces informations dans une variable. Les étapes suivantes pourront y accéder sans devoir interroger à nouveau le CRM.
8. Exploiter les intégrations natives
De nombreuses applications modernes offrent des fonctionnalités d’automatisation intégrées qui peuvent être utilisées en complément ou en remplacement de Make. Par exemple, des outils comme Airtable Automations, Zapier ou des déclencheurs internes dans Slack permettent d’effectuer certaines actions sans consommer d’opérations dans Make. Exploiter ces solutions peut grandement réduire la charge sur vos scénarios Make, tout en optimisant la gestion globale de vos workflows.
Pourquoi ? Les intégrations natives sont conçues pour interagir directement avec les données de l’application, sans avoir besoin d’effectuer des appels répétés à des APIs via Make. Cela réduit le nombre d’opérations nécessaires et améliore l’efficacité.
Comment faire ?
- Identifiez les fonctionnalités natives disponibles. Consultez la documentation des outils que vous utilisez (Airtable Automations, triggers Slack, etc.) pour connaître leurs capacités d’automatisation.
- Déplacez certaines actions vers l’application source. Configurez des automatisations internes pour déclencher des actions simples, comme envoyer une notification ou appeler un webhook Make.
- Connectez ces automatisations à Make. Utilisez des webhooks ou des intégrations directes pour relier ces actions natives à vos scénarios Make.
- Testez et ajustez. Vérifiez que les automatisations internes fonctionnent correctement et qu’elles se déclenchent au bon moment.
Exemple pratique : Si vous utilisez Airtable pour gérer une base de données, configurez une « Automation » qui appelle un webhook Make dès qu’un enregistrement est mis à jour. Cela permet de surveiller les modifications sans avoir à utiliser un module « Watch Records » dans Make, qui consommerait des opérations à chaque intervalle.
9. Gérer les erreurs de façon proactive
Dans un scénario complexe, les erreurs peuvent survenir pour diverses raisons : connexion API instable, données manquantes ou format incorrect. Lorsqu’une erreur se produit, Make relance souvent tout le scénario ou génère des répétitions inutiles, ce qui augmente le nombre d’opérations consommées. Mettre en place une gestion proactive des erreurs permet de minimiser ces redémarrages coûteux et d’améliorer la fiabilité globale de vos workflows.
Pourquoi ? Une erreur non gérée peut entraîner des itérations répétées ou la relance de tout un scénario, gaspillant des opérations et impactant l’efficacité du workflow.
Comment faire ?
- Ajoutez des modules « Error Handler ». Configurez des modules de gestion des erreurs dans les parties critiques de votre scénario pour intercepter les échecs.
- Configurez des options de reprise. Dans le module « Error Handler », définissez des alternatives comme réessayer l’action après un délai, enregistrer l’erreur dans un log, ou déclencher une notification pour une intervention manuelle.
- Simplifiez les points de défaillance. Évitez les dépendances excessives entre les modules. Par exemple, stockez des données intermédiaires pour ne pas tout perdre en cas de problème.
- Testez les scénarios dans différents contextes. Simulez des erreurs courantes (API hors ligne, données manquantes) pour vérifier que votre gestion des erreurs fonctionne correctement.
Exemple pratique : Si un appel API échoue parce que le serveur de l’application cible est temporairement indisponible, configurez un gestionnaire d’erreurs pour retenter l’appel après un délai. Cela évite de redémarrer l’ensemble du scénario et limite les opérations inutiles.
10. Optimiser les transferts de données
Le transfert de données est une partie essentielle de tout workflow Make. Cependant, chaque transfert entre deux modules ou vers une application externe consomme une opération, surtout si des volumes importants de données sont impliqués. Optimiser ces transferts, en réduisant leur volume ou en limitant les champs transmis, peut significativement réduire le nombre d’opérations utilisées.
Pourquoi ? Chaque transfert de données inutile consomme une opération et ralentit le scénario. En limitant les données échangées, vous améliorez à la fois l’efficacité et la performance.
Comment faire ?
- Analysez les données échangées. Identifiez les modules qui envoient ou reçoivent des données inutiles (ex. : champs non utilisés, fichiers trop volumineux).
- Limitez les champs transmis. Dans les paramètres des modules, sélectionnez uniquement les champs nécessaires au traitement.
- Utilisez des modules de transformation. Nettoyez ou simplifiez les données avant de les transmettre à d’autres modules (ex. : retirer les espaces, limiter la longueur des chaînes).
- Regroupez les transferts. Si plusieurs envois sont nécessaires, combinez-les dans un tableau ou un fichier unique avant de les transmettre.
Exemple pratique : Si vous interrogez une base de données pour obtenir une liste de commandes, configurez la requête pour récupérer uniquement les informations essentielles (comme le nom du client et le montant total) au lieu de renvoyer tous les détails des commandes.
11. Supprimer les modules inutiles après les tests
Lors de la création ou du débogage d’un scénario Make, il est courant d’ajouter des modules de test ou de suivi pour valider les données, suivre leur cheminement ou surveiller les éventuelles erreurs. Bien que ces modules soient utiles lors de la phase de développement, ils consomment des opérations lorsqu’ils restent actifs dans la version finale du scénario. Une fois le scénario en production, ils deviennent souvent inutiles et doivent être supprimés ou désactivés pour réduire les coûts.
Pourquoi ? Les modules de test, de journalisation (logging) ou de débogage ajoutent des opérations inutiles en production. Les supprimer ou les désactiver permet de réduire les opérations consommées sans affecter les performances du workflow.
Comment faire ?
- Identifiez les modules de test. Passez en revue vos scénarios pour repérer les modules qui ne participent pas directement à la logique métier, comme ceux utilisés pour enregistrer des logs ou tester des variables.
- Désactivez les modules temporaires. Dans Make, désactivez les modules de suivi ou de test si vous souhaitez les conserver pour des ajustements futurs.
- Exportez une version « de test ». Si vous souhaitez conserver ces modules pour des ajustements futurs, créez une copie de votre scénario dans un environnement de test et supprimez-les de la version en production.
- Optimisez les modules restants. Si certains modules de journalisation sont essentiels, configurez-les pour ne s’exécuter qu’en cas d’erreur ou d’événement spécifique.
Exemple pratique : Pendant la phase de test, vous avez ajouté un module qui enregistre toutes les données d’un scénario dans un fichier Google Sheets pour les vérifier manuellement. Une fois le scénario validé, supprimez ce module ou désactivez-le pour éviter qu’il consomme des opérations inutiles.
12. Utiliser des modules Iterator et Array Aggregator intelligemment
Les modules Iterator et Array Aggregator sont deux outils puissants dans Make pour manipuler des listes de données. L’Iterator permet de traiter chaque élément d’une liste individuellement, tandis que l’Array Aggregator regroupe plusieurs éléments pour les traiter en une seule opération. Bien que ces modules soient très utiles, leur utilisation nécessite une bonne configuration pour éviter des opérations superflues ou inefficaces.
Pourquoi ? Ces modules permettent de réduire les opérations en regroupant ou en segmentant les données selon les besoins. Cependant, une mauvaise configuration peut augmenter les coûts en traitant des données inutilement.
Comment faire ?
- Identifiez les données à traiter. Analysez vos scénarios pour repérer les endroits où vous traitez des listes d’éléments ou effectuez des actions répétitives.
- Regroupez les données avec l’Array Aggregator. Si votre application cible peut traiter plusieurs éléments à la fois (par exemple, envoyer plusieurs emails ou insérer plusieurs enregistrements), utilisez ce module pour regrouper les données avant de les transmettre.
- Utilisez l’Iterator uniquement si nécessaire. Si chaque élément d’une liste nécessite un traitement individuel, configurez l’Iterator pour optimiser le flux, mais évitez de l’utiliser si une opération par lot est possible.
- Réduisez la taille des lots. Si vous traitez une grande liste, divisez-la en sous-ensembles pour éviter les dépassements de quota ou les erreurs de traitement.
Exemple pratique : Si vous avez une liste de 50 commandes à envoyer à une API de gestion d’inventaire, regroupez-les dans un tableau avec l’Array Aggregator et envoyez-les en une seule requête. Cela consomme une seule opération au lieu d’en consommer 50 avec un traitement élément par élément.
Conclusion
Optimiser les scénarios dans Make est un exercice qui combine à la fois une analyse approfondie de vos workflows et l’application de techniques spécifiques pour réduire les opérations inutiles. En supprimant les modules non essentiels, en exploitant les fonctionnalités avancées comme l’Iterator et l’Array Aggregator, et en tirant parti des intégrations natives ou des webhooks, vous pouvez réduire significativement vos coûts tout en améliorant la performance de vos automatisations.
Chaque solution présentée dans cet article offre des étapes concrètes pour implémenter les optimisations directement dans vos scénarios existants. Ces méthodes ne nécessitent pas seulement une expertise technique, mais aussi une approche réfléchie pour adapter les outils Make à vos besoins spécifiques.
Si vous souhaitez aller plus loin dans l’optimisation de vos workflows ou obtenir des conseils personnalisés sur un cas précis, n’hésitez pas à solliciter notre agence Make. Je serai ravi de vous accompagner dans votre démarche d’amélioration continue ! 😊