Les soirs où l’inspiration manque et où la to-do liste déborde, LinkedIn devient vite une source de stress plutôt qu’un levier de business. Pourtant, il est aujourd’hui possible de confier une grande partie du travail à un agent IA de publication LinkedIn conçu sur-mesure, sans écrire une seule ligne de code. Make, couplé à Claude, Tally et Nano Banana Pro, permet de bâtir un système qui transforme une simple idée de post en contenu rédigé, illustré et prêt à publier. L’enjeu n’est pas seulement de gagner du temps, mais surtout de préserver ton style, ta singularité et ta stratégie.
En parallèle, les dirigeants accélèrent : plus de 80 % des décideurs affirment miser sur des assistants intelligents pour automatiser leur marketing et leur communication. Face à cette transformation, rester dans un fonctionnement 100 % manuel, c’est accepter de jouer avec un temps de retard. À l’inverse, créer ton propre agent avec Make, c’est devenir “chef d’orchestre” de ta présence LinkedIn : tu choisis le ton, la ligne éditoriale, les visuels, le rythme et le niveau d’intervention humaine. Ce tutoriel montre comment assembler ce système étape par étape, sans jargon technique, pour qu’un solopreneur comme une PME puisse l’adopter dès aujourd’hui.
| Peu de temps ? Voici l’essentiel : |
|---|
| Construis ton propre agent IA sur Make plutôt que d’utiliser un SaaS générique pour garder le contrôle sur ton style et ta stratégie LinkedIn. |
| Combine Tally, Make, Claude et Nano Banana Pro pour transformer un brief simple en post rédigé + visuel prêt à publier. |
| Travaille ton prompt et nourris l’IA avec tes anciens contenus pour obtenir des posts authentiques, loin du ton robotique. |
| Automatise tout sauf le “dernier kilomètre” : la validation et le copier-coller final dans LinkedIn restent entre tes mains pour garder le contrôle. |
Agent IA Make pour LinkedIn : pourquoi préférer un système sur-mesure aux SaaS automatiques
Dès qu’on parle d’IA et de contenu LinkedIn, les mêmes promesses reviennent : “3 clics, 30 posts par mois, zéro effort”. Les outils tout-en-un type MagicPost ou RedactAI surfent précisément sur ce fantasme. Sur le papier, tout est parfait. Dans la réalité, le feed se remplit de textes clonés, avec les mêmes tournures, les mêmes accroches et la même énergie tiède. Résultat : tu postes plus, mais tu marques moins les esprits. L’automatisation devient alors un piège, car elle lisse ce qui faisait ta différence.
Un agent IA construit avec Make, Claude et Nano Banana Pro suit la démarche inverse. Au lieu d’imposer une structure préfabriquée, tu définis chaque brique : mode de collecte des idées, règles de rédaction, gestion du ton, logique de validation, création des visuels. C’est la logique des “agents boss” : des entrepreneurs qui ne se contentent pas d’utiliser des outils mais qui les pilotent comme un véritable back-office numérique. Cette posture rejoint ce qui se joue dans d’autres domaines du business moderne, comme le montrent des cas concrets d’entreprises mises en avant sur salon-hk.com : l’outil ne remplace pas l’entrepreneur, il démultiplie sa capacité d’action.
Le coût caché des SaaS fermés, ce n’est pas seulement l’abonnement mensuel. C’est la dépendance à une interface rigide et à des modèles opaques. Tu ne peux pas décider d’intégrer de nouveaux critères dans le brief, d’ajouter une étape de relecture par un collaborateur ou de tester une nouvelle IA comme Claude ou un moteur d’image plus avancé. À l’inverse, avec Make, tu peux demain brancher d’autres briques, comme un CRM type Youday pour la gestion client ou un outil de mesure de performances marketing comme Dexem pour le call tracking, sans tout casser.
Cette logique modulaire se retrouve aussi dans d’autres écosystèmes d’automatisation, par exemple avec n8n et ses nouveaux modules IA, abordés dans un autre angle sur cette analyse des innovations IA. Le message est le même : l’avenir appartient à ceux qui savent assembler les bons blocs plutôt qu’à ceux qui espèrent un outil magique qui ferait tout à leur place. Construire ton agent IA de publication LinkedIn sur Make, c’est donc un choix stratégique : tu protèges ta marque personnelle tout en gagnant des heures chaque semaine.
En filigrane, il y a aussi un sujet de maîtrise des données. Avec un système sur-mesure, tu sais exactement quelles informations transitent où, tu peux aligner ton fonctionnement avec ta propre politique de confidentialité et celle de tes clients. À l’heure où la confiance se construit autant sur la qualité de ton contenu que sur ton respect des données, ce point n’est pas cosmétique. La vraie question n’est donc plus “Faut-il utiliser l’IA ?”, mais “Qui contrôle l’IA qui parle en ton nom ?”.
Architecture d’un agent IA sur Make pour automatiser tes publications LinkedIn
Pour visualiser concrètement ton futur agent, imagine une petite équipe invisible qui se coordonne en coulisses. Tally joue le rôle de responsable éditorial qui reçoit ton brief, Make orchestre tout, Claude devient ton copywriter virtuel et Nano Banana Pro ton designer attitré. Ton job se résume alors à deux choses : donner la direction et valider le résultat final. Cette métaphore aide à voir l’agent IA non comme une boîte noire, mais comme une organisation que tu diriges.
Le cœur du système, c’est Make.com. Son interface visuelle permet de créer ce qu’on appelle des “scénarios” : une suite de modules reliés les uns aux autres. Chaque module correspond à une action : surveiller un formulaire, appeler une API, générer un visuel, envoyer un email de validation, etc. Pour un entrepreneur qui a déjà exploré des outils de productivité ou des intégrations simples, c’est un prolongement logique de sa stack, au même titre qu’un bon CRM ou qu’un suivi client structuré comme celui décrit dans les études de cas de salon-hk.com autour de l’entrepreneuriat.
Voici comment se répartissent les rôles entre les différentes briques de ton agent IA LinkedIn :
| Outil | Rôle dans l’agent IA LinkedIn | Exemple d’alternative |
|---|---|---|
| Tally | Formulaire de brief : thème, angle, ton, appel à l’action, lien vers ressource | Google Forms, Typeform |
| Make | Orchestration : déclencheur, appels d’API, routage, envoi pour validation | Zapier, n8n |
| Claude (API) | Rédaction du post LinkedIn à partir du brief et des exemples de posts passés | GPT-4o, modèles avancés de ChatGPT analysés dans cet article sur les fonctionnalités avancées |
| Nano Banana Pro | Génération de visuels avec texte lisible, adaptés à ta charte graphique | Gemini image, DALL·E 3 |
Le flux de données se déroule toujours dans le même sens, ce qui simplifie énormément le pilotage. Tu remplis un formulaire Tally avec ton idée de post : un apprentissage client, une leçon tirée d’un échec, un retour d’expérience sur un projet, comme ceux qu’on retrouve dans des histoires de terrain parfois aussi intenses qu’un récit d’espionnage économique. Dès que la réponse est envoyée, Make déclenche le scénario grâce à un webhook. Il récupère les champs, les structure, puis envoie une requête à Claude.
Claude reçoit alors un véritable brief créatif, pas juste trois mots-clés. Il sait quel ton adopter, quelles objections anticiper, quel type de call-to-action intégrer. Le texte généré repart vers Make, qui le transmet à Nano Banana Pro pour produire un visuel cohérent : carrousel, image avec citation, visuel de storytelling. Enfin, tout remonte vers un canal de validation : email, Slack, Notion… À ce stade, tu relis, ajustes deux phrases si besoin, puis tu copies-colles dans LinkedIn.
Cette architecture a un avantage clé : elle est évolutive. Demain, tu peux décider d’ajouter un module qui stocke automatiquement chaque post dans une base Notion, ou qui tague les idées selon ton tunnel de vente. Tu peux aussi connecter ton CRM pour savoir quels types de posts génèrent le plus d’opportunités commerciales. Ton agent IA ne reste pas figé ; il grandit avec ton business et ta stratégie LinkedIn.
Étapes pour configurer ton scénario Make et connecter Claude, Tally et Nano Banana Pro
Passons maintenant à la mise en œuvre concrète. Concevoir un tutoriel Make pour créer un agent IA LinkedIn efficace revient à suivre une suite d’étapes logiques, comme on construirait un entonnoir marketing. Chaque brique doit être simple à tester, modifiable, et compréhensible d’un coup d’œil. L’objectif : que tu puisses reprendre ce système dans trois mois sans devoir tout réapprendre.
La première étape, c’est le déclencheur Tally. Tu crées un formulaire dédié à tes posts LinkedIn, avec des champs pensés comme un mini-brief d’agence. Par exemple : thème principal, cible visée, point de vue (inspirant, pédagogique, coup de gueule), arguments clés, ressource à mettre en avant, ton (pro, décontracté, expert). Plus ton brief est précis, plus l’IA pourra produire un texte fidèle à ta façon de parler. Dans Make, tu ajoutes le module Tally en mode “watch responses” et tu relies le tout à un webhook généré automatiquement.
Ensuite, tu ajoutes un module HTTP pour appeler l’API de Claude. C’est ici que se joue une bonne partie de la qualité de ton agent. Le corps de la requête contient ton prompt maître, dans lequel tu peux inclure :
- Des instructions de ton : phrases courtes, style direct, questions ouvertes en fin de post.
- Des exemples de posts LinkedIn réussis que tu as déjà publiés, pour que Claude en imite le rythme.
- Les variables issues de Tally (thème, angle, objections, appel à l’action) mappées proprement.
Un bon prompt ressemble plus à un briefing d’agence qu’à une simple commande. C’est ce qui différencie un agent IA moyen d’un agent qui pourrait réellement tenir ton calendrier éditorial à ta place.
Une fois le texte généré, Make passe à la partie visuelle. Tu peux démarrer simple avec un module vers Gemini image ou un autre générateur standard. Mais pour obtenir des visuels avec du texte parfaitement lisible, des couleurs alignées à ta marque et une mise en page calibrée pour le scroll LinkedIn, Nano Banana Pro fait une vraie différence. Dans Make, un simple module HTTP supplémentaire suffit pour l’interroger avec un prompt qui inclut le thème du post, le message principal à afficher et quelques indications graphiques.
Tu peux ensuite ajouter une dernière séquence dans Make pour regrouper tout cela dans un email de validation. Objet : “Nouveau post LinkedIn à valider”. Corps : texte généré + lien vers l’image + éventuellement la date suggérée de publication. Un clic, une relecture rapide, et tu décides si tu publies tel quel, si tu ajustes ou si tu ranges dans une bibliothèque de posts futurs. Cette logique du “dernier kilomètre manuel” te protège des dérapages de l’IA tout en conservant 90 % de gain de temps.
Pour approfondir la maîtrise de ces logiques d’automatisation, tu peux t’inspirer d’autres stratégies déjà mises en œuvre dans des contextes variés, qu’il s’agisse d’histoires d’entrepreneurs confrontés à des crises ou de projets menés dans des quartiers où l’ingéniosité est reine. Le point commun : une capacité à transformer des contraintes en systèmes intelligents et résilients.
À ce stade, ton scénario Make fonctionne de bout en bout : idée → brief → texte → visuel → validation. La suite logique consiste à l’optimiser pour coller parfaitement à ta ligne éditoriale et à tes objectifs business.
Créer un contenu LinkedIn authentique avec ton agent IA Make et Claude
Automatiser ne veut pas dire standardiser. Sur LinkedIn, ce qui performe, ce sont les contenus qui reflètent une personnalité, des prises de position, des failles assumées parfois. L’enjeu est donc d’amener ton agent IA à produire des posts qui ressemblent à un humain qui pense, pas à un robot qui récite. Cela se joue principalement dans trois dimensions : la qualité du prompt, les exemples que tu fournis et le feedback que tu renvoies régulièrement au modèle.
La première clé, c’est l’art du prompt. Demander “écris un post pour promouvoir mon offre” donne un texte tiède, sans relief. En revanche, une consigne telle que : “Raconte une situation concrète vécue par un client, montre la frustration, explique le déclic, puis présente la solution de façon subtile, sans langage commercial” suscite un tout autre résultat. Tu peux même préciser : “Ajoute une question en fin de post qui invite la cible à partager sa propre expérience”. L’IA devient alors un bras exécutant fidèle à ta vision éditoriale.
Ensuite, l’agent prend une nouvelle dimension lorsque tu lui fournis tes propres archives de posts. Dans le prompt, tu peux coller 2 ou 3 exemples que tu considères comme tes meilleurs contenus. Ils serviront de référence pour le ton, la longueur, la structure et la manière d’amener les idées. Claude est particulièrement performant sur cet exercice d’imitation de style lorsqu’il dispose d’exemples clairs, contrastés, et cohérents. Tu peux même prévoir différents “profils de ton” selon le format : post pédagogique, storytelling, coup de gueule, retour d’expérience client, etc.
Côté visuel, Nano Banana Pro te permet de sortir du lot par rapport aux banques d’images génériques. Tu peux lui demander de créer des visuels avec un “effet arrêt de scroll”, par exemple des fonds colorés avec une phrase-clé issue de ton post, ou une illustration métaphorique de ton message. Tu peux aussi lui indiquer des contraintes précises : format vertical, zone de texte lisible au centre, palette de couleurs fidèle à ta charte. Ton feed LinkedIn gagne alors une cohérence et une identité visuelle que peu d’outils prêts à l’emploi offrent.
Pour t’assurer que cet agent ne dévie pas de ta ligne, instaure une boucle de feedback. À chaque post généré, demande-toi : qu’est-ce qui est juste ? Qu’est-ce qui sonne faux ? Qu’est-ce qui pourrait être plus incisif ? Note ces remarques, puis, tous les mois, ajuste le prompt maître dans Make. Tu peux, par exemple, renforcer une consigne sur le storytelling, demander plus de phrases courtes, insister sur la nécessité de citer des chiffres ou des exemples. Peu à peu, ton agent devient véritablement “éduqué” à ta façon de t’exprimer.
Au-delà de la technique, cette démarche renvoie à une dimension de leadership éditorial. Utiliser un agent IA ne doit pas t’éteindre, mais au contraire t’aider à prendre plus de place : publier plus régulièrement, approfondir tes idées, engager davantage la conversation. Les entrepreneurs qui réussissent ce virage sont ceux qui considèrent l’IA comme un partenaire de création, pas comme un substitut à leur vision. Ton agent IA Make pour LinkedIn n’est qu’un amplificateur ; la voix principale reste la tienne.
DĂ©ploiement, partage et optimisation continue de ton agent IA LinkedIn
Une fois ton agent opérationnel, se pose une dernière série de questions : comment le déployer au quotidien, comment l’optimiser dans la durée, et comment l’ouvrir éventuellement à ton équipe ou à d’autres entrepreneurs. C’est ici que la logique “système” prend tout son sens. Tu ne viens pas d’ajouter un gadget de plus dans ta stack ; tu as construit une véritable infrastructure éditoriale.
Premier point : la publication elle-même. LinkedIn limite l’accès à son API de façon stricte, ce qui rend rarement pertinent de viser une automatisation 100 % pilotée par Make. En gardant le dernier geste manuel – le copier-coller final du post et le téléversement du visuel – tu conserves un contrôle total, tu peux adapter une phrase à l’actualité du jour, ou ajouter une mention à une personne spécifique. C’est souvent dans ce “petit supplément humain” que se joue la différence en termes d’engagement et de crédibilité.
Deuxième point : la diffusion interne. Make propose le partage de scénarios par lien public, ce qui permet à un collaborateur ou à un associé de cloner ton agent IA dans son propre compte, puis de l’adapter à sa voix. C’est idéal pour des équipes de consultants, des agences ou des solopreneurs qui co-créent du contenu ensemble. Chacun peut ensuite personnaliser le prompt maître, les champs du formulaire Tally ou les options graphiques de Nano Banana Pro, tout en capitalisant sur l’architecture commune.
Pour rendre ton système vivant, tu peux t’inspirer d’une logique de “campagnes” : chaque mois, un thème central (lancement, coulisses, client story, mindset) et un ensemble de posts générés à l’avance par ton agent. Cette méthode, largement utilisée par les entrepreneurs les plus organisés, permet de réduire la charge mentale sans perdre en spontanéité : rien ne t’empêche d’ajouter quelques posts “à chaud” entre ces contenus planifiés.
Enfin, pense à la mesure des résultats. Même si ton agent IA génère du contenu facilement, chaque post doit avoir une raison d’être : visibilité, génération de leads, nurturing, recrutement, construction d’autorité. En suivant les performances (taux de commentaires, de partages, de messages privés déclenchés), tu peux alimenter ton scénario Make avec de nouvelles logiques : par exemple, taguer automatiquement les idées qui performent le mieux, ou marquer les posts qui ont entraîné des demandes clients pour les réutiliser dans tes tunnels de vente, tes emails ou tes pages de vente.
En résumant, concevoir ton agent IA sur Make pour automatiser tes publications LinkedIn, c’est installer un véritable coéquipier numérique. Il prend en charge la mécanique, te laisse l’essence stratégique et t’offre un terrain de jeu idéal pour faire grandir ta marque personnelle, ton business et ton impact.
Faut-il savoir coder pour créer un agent IA LinkedIn avec Make ?
Non, aucun code n’est nécessaire. Make fonctionne avec une interface visuelle où tu relies des modules entre eux. Les seules parties un peu techniques concernent la création des clés API pour Claude ou Nano Banana Pro, mais ces étapes sont largement guidées et documentées. Si tu sais remplir un formulaire et suivre une procédure étape par étape, tu peux créer ton propre agent IA de publication LinkedIn.
Combien de temps faut-il pour mettre en place un premier agent IA fonctionnel ?
Pour une première version simple – formulaire Tally, rédaction automatique via Claude, envoi par email pour validation – compte une demi-journée de mise en place, tests compris. Tu peux ensuite raffiner ton prompt, ajouter les visuels et améliorer progressivement ton scénario Make sans repartir de zéro.
Comment éviter que l’IA produise un contenu trop générique ou robotique ?
La clé, c’est de fournir un brief détaillé et des exemples de tes propres posts. Dans ton prompt vers Claude, intègre 2 à 3 contenus que tu considères comme représentatifs de ton style et demande explicitement au modèle de s’en inspirer. Ajoute aussi des consignes claires sur le ton, la longueur, la structure et les appels à l’action. Enfin, mets en place une boucle de feedback mensuelle pour ajuster régulièrement ton prompt maître.
Peut-on utiliser cet agent IA pour d’autres réseaux sociaux que LinkedIn ?
Oui. Le même scénario Make peut être adapté pour Twitter/X, Instagram, voire pour des emails. Il suffit d’ajuster le prompt (format, longueur, ton), de modifier éventuellement le formulaire Tally et de prévoir une sortie différente : par exemple, un Google Doc, un fichier Notion ou un post prêt à être publié sur une autre plateforme.
Quel budget prévoir pour ce type de système (Make, Claude, Nano Banana Pro) ?
Le budget dépend du volume de posts. Make propose des plans abordables pour démarrer, largement suffisants pour un solopreneur. L’API de Claude et l’accès à Nano Banana Pro fonctionnent souvent au crédit ou à l’usage, ce qui te permet de commencer petit et de scaler uniquement si tu vois un retour sur investissement concret. L’idée n’est pas de multiplier les abonnements, mais de remplacer des heures de rédaction manuelle par un système rentable et maîtrisé.
