Chaque matin, ouvrir dix onglets, vérifier les prix de la concurrence, lire leurs publications LinkedIn, scanner leurs nouvelles offres… J’ai fait ça pendant des mois. Résultat : une heure perdue par jour et, ironiquement, des informations déjà périmées au moment où je les lisais.
La bonne nouvelle : un workflow automatisé avec Make.com ou Zapier, couplé à une pincée d’IA, remplace tout ça. Tu reçois une synthèse quotidienne, propre, directement dans ta boîte mail ou ton Slack. Ce guide te montre exactement comment construire ce système — sans écrire une seule ligne de code.
Avant de toucher un outil, liste précisément tes sources : sites web concurrents (page d’accueil, page tarifs, blog), leurs comptes LinkedIn ou X, leurs newsletters. Plus tu es précis ici, plus le système sera utile. Un bon périmètre de départ : 3 à 5 concurrents, 2 à 3 sources par concurrent.
Apify est l’outil que j’utilise pour extraire automatiquement le contenu des pages web ciblées. Crée un compte, puis utilise l’acteur « Website Content Crawler » — il récupère le texte brut de n’importe quelle URL à intervalles réguliers. Configure une tâche par concurrent, avec une fréquence quotidienne ou hebdomadaire selon tes besoins. Apify stocke les résultats dans un dataset consultable via API.
Dans Make.com, crée un nouveau scénario avec le déclencheur « Schedule » — tous les jours à 7h, par exemple. Ajoute ensuite un module « HTTP — Make a request » pointant vers l’API Apify pour récupérer les dernières données scrapées de chaque concurrent. Un module par source, ou un appel unique si tu as regroupé tes tâches Apify.
C’est l’étape que la plupart des guides oublient. Sans filtre, tu reçois tout — y compris ce qui n’a pas changé. Dans Make, utilise un module « Data Store » pour stocker la version précédente du contenu. À chaque exécution, compare le nouveau contenu avec l’ancien. Si aucune différence : le scénario s’arrête. Si changement détecté : il continue. Résultat — zéro bruit, uniquement les vraies nouveautés.
Ajoute un module OpenAI (GPT-4o) ou Anthropic (Claude) dans le scénario. Envoie-lui le contenu extrait avec un prompt du type :
« Tu es un analyste concurrentiel. Voici le contenu mis à jour du site [Concurrent X]. Résume en 3 points maximum les changements significatifs : nouveaux tarifs, nouvelles fonctionnalités, nouveaux messages marketing. Sois factuel et concis. »
L’IA sort une synthèse lisible en 10 secondes plutôt que d’un pavé de texte brut illisible. C’est là que le système prend vraiment de la valeur.
Dernière brique : la livraison. Selon ton usage, connecte un module Gmail ou Outlook pour recevoir un email récapitulatif, ou un module Slack pour poster dans un canal dédié. Tu peux aussi alimenter une base Airtable ou Notion AI pour historiser les évolutions dans le temps — très utile pour identifier des tendances sur plusieurs semaines.
Si tu préfères Zapier à Make, la logique est identique : Zapier propose des connecteurs natifs pour Apify, OpenAI et Slack. La différence principale ? Make est plus flexible sur les structures de données complexes, Zapier est plus rapide à configurer pour des flux simples.
💡 Astuce pro : Ajoute un champ « score d’importance » dans ton prompt IA. Demande-lui d’évaluer de 1 à 3 l’impact potentiel du changement détecté. Tu peux ensuite filtrer avec Make pour n’envoyer une alerte Slack que pour les scores 3 — les vraies urgences — et regrouper les scores 1-2 dans un digest hebdomadaire. Tu reprends le contrôle de ce qui mérite ton attention immédiate.
Ce type de workflow s’intègre facilement dans un écosystème plus large d’automatisation. Si tu automatises déjà tes relances commerciales avec Make, tu peux croiser les données de veille avec ton CRM — et déclencher une relance ciblée dès qu’un concurrent modifie son pricing. Le système devient alors vraiment stratégique.
Un workflow de veille concurrentielle automatique bien construit prend moins de 90 minutes à mettre en place et te rend entre 30 minutes et 1 heure par jour. Le coût réel tourne autour de 10 à 15 €/mois (Apify + Make plan Core + API OpenAI en usage modéré). Le retour sur investissement est immédiat dès que tu identifies un mouvement concurrent que tu aurais autrement raté.
Pour aller plus loin sur l’automatisation de tes processus métier, retrouve tous nos guides dans le hub Automatisation & Data avec l’IA — Guide Complet.
Make.com est plus adapté dès que tu manipules des structures de données complexes (comparaison de contenu, Data Store, branches conditionnelles). Zapier est plus simple pour des flux basiques à 2-3 étapes. Pour ce cas d’usage précis, Make est le meilleur choix.
Oui, partiellement. Make propose un module « HTTP » pour récupérer le contenu d’une page. Mais pour des sites dynamiques (JavaScript rendu côté client), Apify reste indispensable — il gère le rendu JS que le module HTTP natif de Make ne peut pas lire.
Le scraping de données publiques est généralement toléré, mais pas universel. Consulte toujours le fichier robots.txt du site cible et ses CGU. Les données à caractère personnel ne doivent jamais être collectées sans base légale valide.
Compte 45 minutes pour un flux simple (1 concurrent, 1 source, rapport email). Entre 90 et 120 minutes pour un système multi-concurrents avec filtre de nouveautés et synthèse IA. La majorité du temps est passée à configurer Apify et à affiner le prompt IA.