Vous voulez automatiser votre entreprise, mais vous hésitez entre Make (no-code) et Python (code) ? C'est la question que nous entendons le plus souvent. Voici notre analyse complète.
Make (No-Code) : L'Artisan Rapide
Avantages
- Prototypage ultra-rapide : Connecter des APIs en quelques clics, sans écrire une ligne de code
- Interface visuelle : Compréhensible même pour les non-développeurs
- Intégrations natives : Shopify, HubSpot, Google Sheets... Tout est pré-connecté
Inconvénients
- Coût à grande échelle : Les plans Make deviennent très chers quand vous avez beaucoup d'opérations
- Limites techniques : Difficile de faire du traitement de données complexe (Pandas, scraping avancé)
- Dépendance : Vous dépendez de la plateforme Make et de ses limitations
Python (Code) : Le Maître Artisan
Avantages
- Traitement de données lourd : Pandas, NumPy pour analyser des millions de lignes Excel
- Scraping complexe : Selenium, BeautifulSoup pour extraire des données de sites web
- Économie à long terme : Une fois développé, le coût d'hébergement est minimal (VPS à 10€/mois)
- Flexibilité totale : Vous contrôlez 100% du code et pouvez tout personnaliser
Inconvénients
- Temps de développement : Plus long à mettre en place qu'un workflow Make
- Compétences requises : Besoin d'un développeur Python compétent
Le Verdict Linumia : L'Approche Hybride
Chez Linumia, nous ne choisissons pas entre Make et Python. Nous utilisons les deux.
Notre Stratégie
Make pour l'Orchestration
Nous utilisons Make pour connecter rapidement les APIs entre elles. C'est notre "colle" qui relie tous les systèmes.
Python pour le "Cerveau"
Quand il faut traiter des données complexes, faire du scraping avancé, ou créer de la logique métier sophistiquée, nous codons en Python. C'est notre "cerveau" qui prend les décisions intelligentes.
Exemple Concret
Pour un client e-commerce, nous avons :
- Python : Scrape les nouveaux produits sur le site concurrent, analyse les prix avec Pandas
- Make : Reçoit les données Python via webhook, les envoie dans Shopify, et notifie l'équipe sur Slack
Résultat : Le meilleur des deux mondes. La puissance de Python pour le traitement, la simplicité de Make pour l'intégration.