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Intégration Apify MakeAutomatiser Apify avec Make.

Tes scrapers tournent, et les données restent chez Apify. L'intégration Apify Make les fait bouger : 7 briques, dont 2 qui réveillent une automatisation dès qu'un run se termine. Sans une ligne de code, et un premier montage à faire dans la journée.

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Ce que tu peux automatiser

Que fait vraiment l'intégration Apify Make ?

L'intégration Apify Make permet à Make de piloter ton compte Apify : lancer un actor, attendre la fin du run, puis récupérer les lignes qu'il a écrites. Un scénario, c'est l'automatisation que tu construis dans Make ; un module, c'est une brique de ce scénario, une étape rattachée à une app. Apify en apporte 7, dont 2 déclencheurs qui démarrent le reste.

La veille qui se range toute seule. Un cabinet de recrutement collecte des annonces par scraping, c'est-à-dire en faisant lire des pages web par un programme, puis récupère le résultat à la main. Watch Task Runs prévient Make quand la tâche est finie, Get Dataset Items sort les lignes, et le module suivant les dépose là où l'équipe travaille déjà.

Le scraping à la demande. Un formulaire arrive avec l'URL d'une entreprise. Scrape Single URL renvoie cette page en texte, en markdown et en HTML, prête à passer dans une étape IA. Pas d'actor à choisir, pas de dataset à aller chercher.

Apify déclenché depuis ailleurs. Run an Actor et Run a Task inversent le sens : c'est une autre app qui donne le départ, une nouvelle ligne dans un tableau, un ticket ouvert, et le scraper part. Watch Actor Runs referme la boucle quand le travail revient.

Ce que Make ne fera pas : écrire tes actors. Apify reste l'endroit où les scrapers se construisent et se règlent, Make se contente de les appeler et de faire circuler ce qui en sort. La documentation Apify n'annonce aucune limite chiffrée sur ces modules, donc le seul compteur à surveiller est celui des opérations, une opération valant un module exécuté sur un élément. Le détail est sur Combien coûte Make.

La même app existe en face : il y a aussi une Intégration Apify n8n, et n8n vs Make pose les critères sans désigner de gagnant.

Connexion

Comment connecter Apify à Make ?

  1. 01

    Créer le token dans Apify

    Connecte-toi à Apify et ouvre Settings > Integrations. Clique sur + Add token, donne un nom au token dans la fenêtre Add authentication token, puis clique sur Save. Le nom ne sert qu'à toi, autant en choisir un que tu reconnaîtras dans six mois.

  2. 02

    Copier la valeur

    Clique sur le bouton Copy à côté du token que tu viens de créer. Cette chaîne est la clé que Make utilisera pour tous les modules Apify, garde-la dans le presse-papiers le temps de changer d'onglet, et hors de tout document partagé.

  3. 03

    Coller dans Make

    Dans Make, ajoute n'importe quel module Apify et ouvre sa fenêtre Create a connection. Colle la valeur dans le champ API token et clique sur Save. Une connexion, c'est ton compte Apify relié à Make une fois pour toutes, que tous les autres modules Apify réutilisent.

Premier scénario

Ton premier scénario : la tâche prévient Make

ObjectifQuand une tâche se termine dans Apify, Make récupère les données du run et les envoie plus loin.

  1. 01

    Poser le déclencheur

    Depuis la page Scenarios de Make, crée un scénario et clique sur le + pour poser le premier module. Cherche Apify par son nom et choisis Watch Task Runs.

  2. 02

    Brancher ta connexion et choisir la tâche

    Ouvre le module, crée ou sélectionne ta connexion, puis désigne la tâche que Make doit suivre. Rien d'autre à régler : le déclencheur est instantané, Apify appelle Make dès que le run est terminé.

  3. 03

    Ajouter la lecture des résultats

    Clique sur le + à droite du déclencheur et ajoute Get Dataset Items. Relie la valeur qui sort du déclencheur pour que le second module lise bien le run qui vient de finir.

  4. 04

    Tester avec Run once

    Clique sur Run once, puis lance la tâche côté Apify. Make exécute le scénario une fois et affiche les bundles reçus par chaque module, un bundle étant un élément qui passe d'une étape à la suivante.

  5. 05

    Activer et laisser tourner

    Ajoute derrière le module qui doit recevoir les données, puis bascule le scénario sur on. Aucun intervalle à choisir ici : le déclencheur est instantané, Apify appelle Make par webhook, une URL qu'une app appelle pour signaler un événement.

Déclencheurs

Ce qui déclenche un scénario

2 modules démarrent un scénario quand quelque chose se passe dans Apify. Un déclencheur planifié est vérifié par Make au rythme du scénario ; un déclencheur instantané est appelé par Apify dès que ça se passe.

Apify1Watch Actor Runs

Watch Actor Runs

Déclencheur instantané

Dans Make“Triggers whenever a selected Actor is run and finished.”

Un run d'actor se termine, et Watch Actor Runs démarre ton scénario dans la foulée, pour l'actor que tu as sélectionné. Ce qui entre dans Make est un run fini : la suite travaille sur des résultats, pas sur un job encore en cours.

Comment il se déclenche
instantané, l'app prévient Make par webhook dès que ça se passe, il n'y a donc aucun intervalle à régler sur ce module.
Quand l'utiliser
ton scraper part depuis Apify, et tu veux que sa sortie voyage sans que personne ne surveille un écran.
Attention
il écoute l'actor que tu choisis, un second scraper demande donc son propre déclencheur.
Apify2Watch Task Runs

Watch Task Runs

Déclencheur instantané

Dans Make“Triggers whenever a selected task is run and finished.”

Watch Task Runs fait le même métier sur une tâche : il réveille le scénario quand le run de la tâche désignée est terminé. C'est le pendant naturel de Run a Task, un scénario demande le travail, celui-ci s'occupe de ce qui revient.

Comment il se déclenche
instantané, l'app prévient Make par webhook dès que ça se passe, sans que Make ait à interroger Apify.
Quand l'utiliser
une agence garde ses scrapes récurrents sous forme de tâches et veut que chaque fin de run soit traitée sans ouvrir la console.
Attention
le scénario doit être activé pour que l'appel d'Apify arrive ; éteint, il ne rattrape rien.
Modules

Ce qu'Apify sait faire dans un scénario

Apify te donne 5 modules. Pour chacun : ce qu'il fait pour toi, le moment où tu le choisis, et ce qu'il faut surveiller.

Apify1

Make an API Call

Action

Dans Make“Performs an arbitrary authorized API call.”

Il reste toujours un cas que la liste ne couvre pas. Make an API Call envoie une requête autorisée vers n'importe quel point d'entrée de l'API d'Apify, l'interface par laquelle un programme parle au service, avec la connexion déjà en place.

Quand l'utiliser
ce dont tu as besoin existe dans Apify mais n'a pas son module dédié.
Attention
c'est toi qui écris l'appel, ce module s'adresse donc à quelqu'un à l'aise avec l'API d'Apify, pas à un premier scénario.
Apify2

Run an Actor

Action

Dans Make“Run a selected Actor.”

Run an Actor lance un scraper depuis le scénario, sur l'élément qui vient d'arriver. Le run démarre dans ton compte Apify comme si tu avais cliqué toi-même.

Quand l'utiliser
un nouveau prospect entre dans le CRM et tu veux son site passé au scraper avant qu'un humain n'ouvre la fiche.
Attention
lancer un run et disposer du résultat sont deux choses ; c'est Watch Actor Runs qui dit que le travail est revenu.
Apify3

Run a Task

Action

Dans Make“Runs a selected Actor task.”

Côté tâches, c'est Run a Task qui donne le départ : tu sélectionnes la tâche, Make la déclenche, Apify prend la suite. Le choix entre les deux dépend surtout de la façon dont ton compte Apify est rangé.

Quand l'utiliser
le scrape est déjà paramétré dans Apify, Make n'a plus qu'à donner le top départ.
Attention
ce que la tâche va chercher se définit dans Apify, changer de cible se fait donc là-bas, pas dans ce module.
Apify4

Scrape Single URL

Action

Dans Make“Runs a scraper for the website and returns its content as text, markdown and HTML. This action is made for getting content of a single page, for example, to use in large language models (LLM) flows.”

Parfois il n'y a qu'une page à lire. Scrape Single URL prend une adresse, y passe un scraper et renvoie le contenu en texte, en markdown et en HTML. Apify le présente comme le module qui alimente un flux à base de modèles de langage.

Quand l'utiliser
quelqu'un dépose l'URL de sa société dans un formulaire et le scénario a besoin de la page en clair avant l'étape IA.
Attention
une page par appel, un site entier reste le travail d'un actor.
Apify5

Get Dataset Items

Recherche

Dans Make“Fetches items from a dataset.”

Les lignes scrapées, elles arrivent avec Get Dataset Items : tu le pointes sur un dataset, il en sort les éléments, un bundle par élément, prêts pour le module suivant.

Quand l'utiliser
juste derrière Watch Actor Runs, pour transformer un run fini en lignes exploitables.
Attention
c'est un module de recherche, il peut revenir avec rien, avec un élément ou avec beaucoup ; prévois le cas vide plutôt que de supposer qu'il y a toujours des lignes.
Besoin d'aide

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FAQ

Les questions qui viennent ensuite

01L'intégration Apify Make est-elle gratuite ?
Oui. Apify est une app standard dans Make, elle est donc disponible dès le plan Free, sans rien à acheter en plus. Ce que le plan Free limite, c'est l'exécution, pas l'app : 2 scénarios actifs, 15 minutes minimum entre deux exécutions planifiées, c'est-à-dire quand Make va regarder à intervalle régulier, 5 minutes d'exécution, des fichiers jusqu'à 5 Mo et 512 Mo de transfert. Les plans payants descendent l'intervalle à 1 minute, lèvent le plafond de scénarios actifs et poussent l'exécution à 40 minutes. L'usage se compte en crédits par mois, un crédit valant une opération, soit un module exécuté sur un élément.
02Que faut-il pour connecter Apify à Make ?
Un compte Apify et un token d'API, rien de plus : la documentation n'exige aucun autre prérequis. Le token se crée dans Apify, sous Settings > Integrations, avec + Add token ; tu le nommes dans la fenêtre Add authentication token, tu enregistres, puis tu cliques sur Copy. Côté Make, tu ouvres la fenêtre Create a connection d'un module Apify, tu colles la valeur dans le champ API token et tu enregistres. Cette connexion vaut ensuite pour tous les modules Apify que tu ajouteras, sans avoir à la refaire.
03Le déclencheur réagit-il en temps réel ?
Oui. Les deux déclencheurs Apify sont instantanés : l'app prévient Make par webhook dès qu'un run se termine. Pas d'intervalle à configurer, pas de délai d'attente, contrairement à un déclencheur planifié où Make irait regarder à intervalle régulier. Watch Actor Runs couvre les runs d'un actor que tu choisis, Watch Task Runs ceux d'une tâche. Aucun des deux ne se règle sur une horloge, le déclenchement vient d'Apify et pas de Make. Une seule condition : le scénario doit être activé, sinon l'appel d'Apify n'arrive nulle part.
04Et si le module dont tu as besoin manque ?
Il y a Make an API Call. Apify embarque ce module, qui envoie une requête autorisée vers n'importe quel point d'entrée de l'API Apify avec la connexion déjà créée. Ce que les modules prêts à l'emploi ne couvrent pas passe par là. En contrepartie, c'est toi qui construis l'appel, garde-le donc pour les cas qui le méritent vraiment. Côté limites, la documentation Apify de ces modules n'en publie aucune : rien de chiffré à contourner. Ce qui se compte, ce sont les opérations Make, une par module et par élément traité.
05Make ou n8n pour Apify ?
Ça dépend de ton contexte, pas du logiciel : Apify existe aussi bien dans Make que dans n8n, la couverture ne joue donc aucun rôle. Ce qui compte, c'est l'outil que ton équipe ouvrira vraiment. Dans Make, tu poses les modules sur un canevas visuel et tu règles la connexion Apify une seule fois pour tous les modules qui suivent. n8n garde du sens si quelqu'un chez toi le pratique déjà. Aucun des deux ne l'emporte sur l'autre : le comparatif n8n vs Make aligne les critères pour trancher avec ton propre cas.
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