Guide pratique : Concevez votre propre agent IA pour automatiser vos publications LinkedIn avec Make

Les journées défilent, les to-do s’accumulent, et LinkedIn passe trop souvent à la trappe alors que c’est l’un des leviers les plus puissants en Marketing Digital. La réalité est simple : sans présence régulière, pas de visibilité, pas de branding solide, pas de leads. Pourtant, continuer à écrire chaque post à la main, choisir un visuel, réfléchir au ton, respecter la stratégie de contenu… c’est épuisant. L’enjeu en 2025 n’est plus de “poster plus”, mais de bâtir un agent IA qui prend en charge 80 % du travail tout en respectant ton style, ton positionnement et ta Psychologie de la Vente.

Ce guide montre comment exploiter Make, Claude, Tally et Nano Banana Pro pour concevoir un agent IA de publication LinkedIn qui colle à ta voix, génère des visuels qui stoppent le scroll et s’intègre dans une stratégie de Communication cohérente. On parle ici d’un montage sur-mesure, bien plus affûté que les SaaS “tout-en-un” qui recyclent le même template pour tout le monde. Une fois l’architecture posée, ton temps n’est plus englouti dans la Rédaction Web de chaque post, mais dans ce qui compte vraiment : l’angle, la proposition de valeur, le suivi des conversations et l’optimisation de ton Taux de Conversion. 🤝

Habitué au story des 15 secondes ? Voilà ce que tu dois retenir :

✅ Point clé #1	Assemble ton propre agent IA sur Make pour garder le contrôle total sur ton style, ton ton et ta Stratégie de Contenu. 🧠
✅ Point clé #2	Combine Tally + Make + Claude + Nano Banana Pro pour générer texte + visuel prêts à publier en quelques minutes. ⚙️
✅ Point clé #3	Évite les SaaS de Publicité en Ligne « magiques » qui produisent du contenu générique : tu sacrifies ton Branding pour un faux gain de temps. 🚫
✅ Point clé #4	81 % des dirigeants misent déjà sur ces agents intelligents : maîtriser ces outils devient une vraie compétence business, pas un gadget. 📈

En bref :

• 🚀 Construis un agent IA sur Make plutôt que de dépendre d’un SaaS fermé : plus de contrôle, plus d’authenticité.
• 🧩 Appuie-toi sur un combo formulaire Tally + scénario Make + API Claude + Nano Banana Pro pour un flux de contenu complet.
• ✍️ Utilise des techniques de Copywriting et de Rédaction Web pour briefer correctement ton agent et obtenir des posts qui sonnent “vrai”.
• 📊 Intègre ton agent IA dans ta Stratégie de Contenu, ton SEO et ta Communication globale pour nourrir ton audience et ton pipeline.
• 🛡️ Garde une validation humaine sur le “dernier kilomètre” pour respecter LinkedIn et éviter les bad buzz automatisés.

Agent IA sur Make vs SaaS LinkedIn : le match réel, pas le pitch marketing

Avant de brancher des API dans tous les sens, il faut trancher un point : vaut-il mieux mettre sa présence LinkedIn entre les mains d’un outil “magique” ou concevoir un agent IA sur-mesure avec Make ? Sur le papier, les SaaS qui promettent de “gérer ton LinkedIn en automatique” sont séduisants. En pratique, ils produisent les mêmes posts fade pour tout le monde, ce qui flingue ton Branding en quelques semaines. Le fil LinkedIn est déjà saturé de contenus clonés ; rajouter une couche de clichés ne fera pas décoller ta visibilité.

Les limites de ces solutions tiennent en trois points : prompts verrouillés, modèles opaques, quasi-absence de Stratégie de Contenu adaptée à ton secteur. Tu ne peux ni intégrer tes archives de posts, ni ajuster finement la Psychologie de la Vente, ni relier l’automatisation à ta vraie stack Marketing Digital. Résultat : tu publies, mais tu n’existes pas vraiment. Tu es juste un profil de plus qui “parle d’IA” comme tous les autres.

À l’inverse, un agent IA construit sur Make fonctionne comme un collaborateur digital que tu formes toi-même. Tu décides du formulaire de brief, du ton, de la structure de post, des exemples à imiter, des variations de format (carrousel, post court punchy, thread éducatif). Tu peux même t’inspirer de ce qui se fait dans d’autres domaines de l’automatisation intelligente, comme les innovations décrites dans cette analyse sur n8n et l’IA, pour affiner ta logique de scénarios.

Un point souvent sous-estimé : la donnée. Un SaaS garde les données au chaud chez lui, parfois même les réutilise pour “entraîner ses modèles”. En assemblant ton propre agent via Make, tu choisis où transitent les infos, quels historiques tu fournis à l’IA, quels champs tu logges dans ton CRM. Tu peux par exemple croiser les posts générés avec les retours d’un outil d’analytics ou d’un CRM de type solution d’optimisation de commissionnement pour suivre l’impact business réel de tes contenus.

Dans cette logique émergent les “agents boss” : des pros qui refusent d’être de simples consommateurs de SaaS et qui conçoivent leurs propres assistants pour piloter SEO, Publicité en Ligne, contenus et reporting. Les chiffres sont clairs : plus de 80 % des dirigeants prévoient d’intégrer des agents IA avancés dans leurs opérations. Ceux qui savent déjà orchestrer Make, n8n, ou d’autres briques présentées dans ce panorama sur les agents IA prennent mécaniquement un temps d’avance.

En résumé, l’agent sur-mesure n’est pas un gadget de geek, c’est un choix stratégique : tu échanges un outil “clé en main” mais rigide contre une architecture qui colle à tes objectifs, ta tonalité et tes métriques. Et sur LinkedIn, où la différenciation fait la différence entre simple visibilité et rendez-vous client, ce choix pèse lourd.

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Architecture complète de ton agent IA LinkedIn avec Make

Pour qu’un agent IA tourne vraiment sans toi, il lui faut une architecture propre : un cerveau (Make), des capteurs (le formulaire Tally), des muscles (Claude pour le texte, Nano Banana Pro pour l’image) et une couche de contrôle humain. Visualise-le comme une mini-chaîne de production de contenu, pensée pour LinkedIn mais réutilisable pour d’autres canaux de Communication plus tard.

Le cœur, c’est Make. Cette plateforme no-code orchestre les flux entre tes outils : réception du brief, appel à l’API de ton modèle IA (Claude, ou un équivalent type Qwen ou Nemotron comme évoqué dans ce comparatif de modèles IA), génération du visuel, puis envoi final vers l’email, Slack ou un Notion de validation. Pas besoin de coder, mais il faut penser comme un stratège : quelles étapes, dans quel ordre, avec quels contrôles ?

Voici un résumé clair des rôles de chaque brique dans ton agent 👇

🛠️ Outil	🎯 Rôle dans le workflow	🔁 Alternative possible
Tally	Collecter le brief : thème, angle, ton, CTA, exemples à intégrer.	Google Forms, Typeform
Make	Orchestration, logique, enchaînement des modules, filtrage.	Zapier, n8n
Claude (API)	Génération du texte optimisé Copywriting et Rédaction Web.	GPT-4o, autres LLM avancés
Nano Banana Pro	Création de visuels qui portent le message et le Branding.	Gemini image, DALL·E 3

Le flux idéal est simple : tu (ou ton équipe) remplis un formulaire Tally avec l’idée de post, Make déclenche le scénario, Claude rédige, Nano Banana Pro illustre, et l’ensemble est renvoyé pour validation. Ce design respecte un principe clé : l’humain briefe, l’IA exécute. C’est ce qui maintient l’authenticité et évite de transformer ton profil en robot.

Cette logique peut ensuite se connecter à d’autres briques de Marketing Digital. Tu peux par exemple logger chaque post dans une base de contenus pour suivre son impact SEO (si tu le retires plus tard en article de blog). Pour approfondir l’intégration IA/expérience client sur l’ensemble de ton écosystème, l’analyse proposée dans cet article sur marketing et IA donne d’excellentes pistes.

Cette architecture n’est pas figée. Certains professionnels y ajoutent une étape de scoring automatique (le modèle évalue la clarté, la force du hook, l’originalité) ou un module qui propose trois variantes de titre pour optimiser le Taux de Conversion des clics. L’important, c’est de garder un schéma lisible : entrée (brief), transformation (IA texte + image), sortie (validation + publication).

Une fois ce squelette en place, tu peux passer à l’essentiel : le montage concret du scénario dans Make, étape par étape. C’est là que ton agent prend vraiment vie.

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Montage du scénario Make : de l’idée au post prêt à publier

Passons au concret. Construire ce scénario Make revient à poser les rails sur lesquels ton agent IA va rouler tous les jours. Si tu suis une logique claire, tu peux passer d’un simple formulaire d’idée à un post LinkedIn finalisé en moins de cinq minutes, sans sacrifier ton niveau d’exigence en Copywriting ni ta cohérence de Stratégie de Contenu.

Configurer le déclencheur Tally pour capter des briefs exploitables

Tout commence par un module “Watch New Responses” côté Tally. Make te fournit un webhook, que tu colles dans les paramètres d’intégration du formulaire. À chaque nouvelle réponse, ton scénario démarre automatiquement. Là où beaucoup se plantent, c’est sur la qualité des questions posées dans le formulaire : si tu te contentes d’un simple champ “Sujet du post”, l’IA va te rendre un truc plat et trop générique.

Au minimum, prévois :

• 🧩 Un champ “Thème principal” (ex : IA pour freelances en Marketing Digital).
• 🎯 Un champ “Objectif du post” (visibilité, prise de rendez-vous, nurturing, Brand content).
• 🗣️ Un champ “Ton souhaité” (pédagogique, cash, provocateur, inspirant).
• 📌 Un champ “Points clés à intégrer” (3 à 5 bullets courtes).
• 📢 Un champ “Call-to-action” (commenter, s’inscrire, DM, télécharger un lead magnet).

Ces champs servent de briques pour alimenter ton prompt côté API. Plus ton brief est propre, plus tu obtiens un texte proche de ce que tu écrirais toi-même. C’est là que la Psychologie de la Vente se glisse : tu peux préciser l’émotion dominante (peur de rater le train, envie de reprendre le contrôle, etc.) pour guider le ton.

Connecter l’API de Claude pour une vraie Rédaction Web orientée vente

Ensuite, tu ajoutes un module HTTP “Make a request” pour appeler l’API de Claude. Tu utilises la clé API d’Anthropic, tu construis un JSON propre, et surtout tu insères les données Tally dans le prompt. L’idée : transformer ton formulaire en véritable brief créatif. Par exemple, tu peux inclure quelque chose comme : “Écris un post LinkedIn structuré (hook, développement, punchline, CTA) en utilisant un ton direct, orienté business, avec des phrases courtes. Intègre ces points clés : {{points}}”.

C’est ici que tu peux t’inspirer des meilleures pratiques de Copywriting : intriguer dès la première phrase, raconter une mini-histoire, briser une croyance, finir sur une invitation claire. Tu peux même ajouter un paragraphe dans le prompt pour rappeler un style que tu apprécies (par exemple celui de certains créateurs dont tu suis les posts). L’objectif n’est pas de copier, mais d’aligner ton agent avec des standards de Rédaction Web efficaces.

Brancher Nano Banana Pro pour des visuels qui stoppent le scroll

Une fois le texte généré, tu ajoutes un second module HTTP qui envoie à Nano Banana Pro un prompt construit à partir du post. Tu peux par exemple isoler la phrase la plus forte et demander à Nano Banana Pro de créer un visuel type “quote card” avec cette phrase en gros, dans ta palette de couleurs. Là encore, on est dans la logique Branding : tu peux demander un style graphique cohérent avec ta charte, ce que peu d’outils généralistes permettent.

Pour ceux qui préfèrent aller à l’essentiel, un module natif d’image (type Gemini image) peut suffire. Mais dès que tu veux incruster du texte lisible, ou jouer sur la symbolique visuelle pour renforcer ta Psychologie de la Vente, Nano Banana Pro prend l’avantage. Tu passes d’un visuel “décoratif” à un visuel qui vend vraiment l’idée du post. 💡

Mettre en place la validation humaine : le “dernier kilomètre” stratégique

Dernière étape : le module de sortie. Au lieu de forcer une publication automatique via l’API LinkedIn (compliquée d’accès, et souvent instable pour les non-partenaires), ton scénario envoie un récapitulatif par email ou dans Slack : texte final, visuel, proposition de légende, CTA. Tu gardes la main sur l’ultime décision. Ce “copier-coller conscient” peut paraître anodin, mais il sauve des réputations.

C’est aussi ici que tu peux logguer le tout dans un Google Sheet ou un Notion pour suivre ensuite tes indicateurs : impressions, commentaires, clics, Taux de Conversion vers ton lead magnet ou ta page de vente. Si tu veux pousser la logique d’analyse, inspire-toi des approches data-driven décrites dans cette étude sur l’IA et le SEO pour créer tes propres dashboards autour de LinkedIn.

Une fois ce scénario monté, tu n’es plus en train de “poster quand tu peux”. Tu nourris une machine qui transforme tes idées brutes en assets publiables, à la chaîne, sans perdre ton identité.

Créer un contenu LinkedIn authentique avec ton agent IA

Maintenant que la mécanique tourne, reste la vraie question : comment éviter le contenu fade, sans âme, qui trahit immédiatement l’usage de l’IA ? La réponse tient en trois leviers : la qualité du prompt, l’entraînement sur tes propres archives de posts, et la cohérence visuelle de tes créas. L’objectif n’est pas de faire croire que tu n’utilises pas d’IA, mais de faire en sorte que ton agent IA soit au service de ton style, pas l’inverse.

Des prompts conçus comme de vrais briefs de Copywriting

Un bon prompt, ce n’est pas “Écris un post sur l’IA”. C’est un mini-brief qui aborde le lecteur, le sujet, le ton, la structure et l’objectif. Tu peux par exemple préciser : “Cible : freelances en Marketing Digital en début d’activité. Objectif : les convaincre que construire leur propre agent IA vaut mieux qu’un SaaS générique. Ton : cash, pro, sans bullshit. Structure : 1 phrase choc, 2-3 paragraphes courts, 1 exemple concret, 1 CTA commentaire/DM.”

Ce type de consigne permet à l’IA de produire un texte qui ressemble à ce que tu écrirais déjà quand tu es en forme. Tu peux même intégrer des contraintes spécifiques à ta Communication : interdiction de certaines expressions, obligation de finir par une question ouverte, etc. L’idée, c’est de marier la puissance du modèle à une grille de Copywriting bien rodée.

Injecter tes propres contenus : la clé pour casser l’effet “robot”

Le deuxième levier, c’est l’exemple. Dans ton prompt, tu peux coller 2 ou 3 de tes meilleurs posts LinkedIn en précisant : “Analyse ces exemples et imite ce style : rythme, vocabulaire, ton, structure, manière d’ouvrir et de conclure.” L’IA va repérer tes tics d’écriture, ta façon de casser les lignes, la longueur type de tes phrases. Résultat : le post généré ne ressemble pas à un texte sorti d’un générateur anonyme, mais bien à une variation de ton style.

Sur le long terme, tu peux même bâtir une mini-bibliothèque de posts “références” dans un doc ou une base de données que Make ira chercher pour enrichir automatiquement le prompt. Tu transformes alors ton agent IA en véritable clone éditorial, aligné avec ta Stratégie de Contenu globale et tes enjeux de Branding.

Des visuels pensés comme des leviers de Taux de Conversion

Dernier point : le visuel. Beaucoup se contentent d’une image “belle” mais déconnectée du message. Avec Nano Banana Pro, tu peux concevoir des visuels qui servent directement ta Psychologie de la Vente : mise en avant d’une objection, d’une statistique clé, d’une punchline forte. Tu peux par exemple afficher “Tu postes tous les jours, mais personne ne s’en souvient ?” en gros, avec une mise en scène épurée, puis développer le propos dans le texte du post.

Tu peux aussi décliner un même univers graphique sur plusieurs semaines, pour renforcer ta reconnaissance de marque. C’est ce travail de cohérence visuelle qui, cumulé, ancre ton profil comme une “signature” claire dans l’esprit de ton audience. Et quand il s’agit de transformer les vues en contacts qualifiés, cette cohérence fait souvent la différence sur le Taux de Conversion.

En combinant prompts solides, exemples de tes meilleurs contenus et visuels orientés impact, ton agent IA ne devient pas un simple robot à posts, mais un véritable bras droit éditorial qui respecte ton ADN.

Déployer, partager et faire évoluer ton agent IA LinkedIn

Une fois ton agent en place, la question n’est plus “Est-ce que ça marche ?”, mais “Comment le déployer intelligemment, le partager avec ton équipe, et le faire évoluer avec ton business ?”. C’est là qu’entrent en jeu la gestion des droits, la standardisation des briefs, et la capacité à tester de nouvelles briques IA au fil du temps sans tout casser.

Premier sujet : la publication. L’API LinkedIn reste verrouillée pour la plupart des comptes. Plutôt que de perdre du temps à chercher un contournement instable, le plus sain est d’assumer un workflow où l’agent prépare et où l’humain valide et publie. Ce simple garde-fou évite les posts mal calibrés publiés à 2h du matin parce qu’un trigger s’est déclenché au mauvais moment.

Deuxième sujet : le partage. Make permet désormais de partager un scénario via un lien public clonable. Tu peux donc documenter ton workflow et le mettre à disposition de ton équipe ou de tes clients, qui n’auront plus qu’à l’adapter à leur stack (changer le modèle IA, le formulaire, les canaux de sortie). Cette logique d’architecture réutilisable rappelle ce qui se fait déjà dans d’autres projets autour des agents, comme certains frameworks détaillés dans les analyses de modèles IA avancés.

Troisième sujet : l’évolution. Ta Stratégie de Contenu change, ton positionnement bouge, LinkedIn lui-même évolue. Ton agent IA ne doit pas rester figé. Planifie des revues régulières : audit des prompts, analyse des formats qui performent, adaptation des visuels, intégration de nouveaux modèles IA si nécessaire. Tu peux par exemple tester un nouveau LLM pour certains types de posts éducatifs, tout en gardant Claude pour les contenus plus narratifs.

Enfin, pense à la cohérence globale avec ton écosystème Marketing Digital : site, newsletter, offres, funnels. Un bon agent LinkedIn ne sert pas seulement à “prendre des likes”, mais à nourrir tout ton système : SEO, Publicité en Ligne, nurturing, closing. Les contenus produits peuvent être recyclés en scripts de vidéos, en séquences email, en mini-guides téléchargeables. Ton agent devient alors un générateur de matière première pour tout ton business.

Voilà. Tu sais quoi faire. Le reste, c’est toi contre ton inaction. 🔥

Faut-il savoir coder pour créer un agent IA LinkedIn avec Make ?

Non. Make est une plateforme no-code : tu construis ton scénario en assemblant des modules visuels. La seule partie un peu technique, c’est l’appel API via le module HTTP, mais tu peux le faire en copiant-collant la structure de requête fournie par le fournisseur (Claude, Nano Banana Pro, etc.). Avec un peu de rigueur et ce guide, c’est largement accessible à un profil marketing ou freelance.

Combien de temps faut-il pour mettre en place un premier agent fonctionnel ?

Pour une première version simple (brief Tally, génération texte via Claude, envoi par email pour validation), compte entre une demi-journée et une journée, tests compris. L’important est de démarrer avec un scénario minimal mais propre, puis de l’enrichir ensuite (visuels, variantes de formats, scoring, tracking).

Comment éviter que mon contenu sonne comme tous les autres posts générés par l’IA ?

La clé, c’est d’injecter tes propres contenus et de travailler sérieusement tes prompts. Fournis 2 ou 3 de tes meilleurs posts en exemple, impose un ton, une structure, certains interdits, et demande explicitement à l’IA d’imiter ce style. Ajoute une validation humaine systématique tant que tu n’es pas satisfait. Sans ça, tu auras effectivement un contenu générique.

Est-ce que l’agent IA peut publier automatiquement directement sur LinkedIn ?

Techniquement, c’est possible si tu passes par des outils partenaires disposant des bons accès à l’API LinkedIn, mais c’est rarement pertinent pour un indépendant ou une petite structure. La solution la plus stable reste de laisser l’agent préparer le contenu, puis de publier manuellement après relecture. Cela protège ton image de marque et t’évite les erreurs publiques.

Comment mesurer l’impact réel de mon agent IA sur mon business ?

Suis des indicateurs simples mais reliés au business : nombre de posts publiés par mois, portée moyenne, commentaires qualifiés, demandes de connexion pertinentes, clics vers tes pages de vente ou pages de capture, et prises de rendez-vous générées. Tu peux tracker ces données dans un tableau et les comparer aux périodes où tu postais à la main. Si la qualité reste au rendez-vous et que le volume augmente, l’impact sur ton pipeline arrivera mécaniquement.