8 min
8 déc. 2025
Auteur
Nayel Ferai
Ambassadeur France n8n
n8n vs Make : quel outil d’automatisation choisir (vraiment) en 2026 ?
Introduction
n8n et Make sont souvent comparés lorsqu’il s’agit d’automatiser une activité, car ce sont deux plateformes fréquemment citées dès que le sujet dépasse l’automatisation “basique”.
Transparence sur le contexte :
Rôle d’ambassadeur n8n France.
Déploiement régulier de workflows au sein de Flowlab, sur n8n comme sur Make.
Constats terrain : des profils peu techniques peuvent réussir avec les deux outils, mais des difficultés existent également sur les deux selon les cas.
L’objectif de cet article est d’apporter une comparaison directe et orientée usage :
Ce que permettent réellement n8n et Make en pratique.
Différences de philosophie (no-code vs low-code).
Comparaison sur des critères clés : prise en main, puissance, IA, prix, scalabilité.
Recommandations de choix selon le profil et les besoins réels.
1 — n8n et Make : définition et périmètre
Avant toute comparaison, le périmètre doit être clarifié.
Des workflows plutôt que du code
n8n et Make sont des outils d’automatisation basés sur des workflows :
Définition d’un déclencheur (trigger) :
à heure fixe (ex. chaque jour à 8h),
ou lors d’un événement dans un outil (nouveau lead dans un CRM, nouveau fichier dans Google Drive, formulaire soumis, etc.).
Enchaînement d’actions dans un ou plusieurs autres outils, par exemple :
créer une ligne dans Google Sheets,
envoyer un message Slack,
enrichir un contact,
appeler une API, etc.
Historiquement, ce type d’intégration nécessitait :
la lecture de la documentation API de chaque outil,
l’écriture de code (Node.js, Python, PHP…),
le déploiement sur un serveur,
la gestion des erreurs, mises à jour et maintenances.
Avec n8n et Make, une grande partie de ces étapes est abstraite : les applications sont connectées, un schéma visuel est construit, puis l’exécution est automatisée.
Sur le plan fonctionnel, les deux plateformes orchestrent des appels aux API d’autres logiciels, en masquant la complexité via des blocs prêts à l’emploi (les nodes côté n8n, les modules côté Make).
2 – Deux philosophies différentes : no-code ou low-code ?
Sur le papier, n8n et Make font la même chose.
Dans la pratique, ils ne s’adressent pas du tout au même type de personnes.
Make : l’ADN no-code
Je classe Make clairement dans la catégorie no-code :
interface très visuelle, très “friendly”
énormément d’actions “toutes faites”
le code est caché au maximum
idéal pour des personnes qui ne veulent pas toucher à des notions techniques
C’est parfait pour se dire :
“Je veux relier tel outil à tel autre, sans jamais voir un JSON de ma vie.”
n8n : le low-code pour les “tech-curieux”
n8n, au contraire, est un outil low-code :
tu vois la donnée brute qui circule (JSON)
tu comprends les types (texte, nombre, tableau, objet…)
tu peux injecter de petits bouts de JavaScript presque partout
tu as des nodes “HTTP Request”, “Code”, “Sub-workflow”, etc.
Si tu es tech-curieux – même sans être développeur – n8n te donne un contrôle fin sur ce qui se passe.
Et quand il y a un bug, tu peux vraiment débugger, pas juste subir.
Résumé en un tableau
Make | n8n | |
|---|---|---|
Positionnement | No-code | Low-code / oriented dev Wikipédia |
Profil cible | Non-tech, débutants, petites équipes | Tech-curieux, devs, ops, data |
Rapport au code | Masqué / abstrait | Visible, manipulable |
Vision de la donnée | Simplifiée, peu de types visibles | JSON complet, types explicites |
Courbe d’apprentissage | Très douce pour commencer | Un peu plus raide au début |
De mon expérience :
toutes les personnes qui ont pris le temps d’apprendre n8n et de rester dessus ne sont jamais revenues sur Make pour des cas avancés.
3 — Facilité de prise en main : quel outil est le plus accessible au départ ?
Pour un premier workflow, Make est généralement le plus rapide à prendre en main.
Quand Make est le plus confortable
Make est particulièrement adapté dans les situations suivantes :
Automatisation de 1 à 3 scénarios simples.
Absence de base technique.
Besoin de logique “si X alors Y” sans approfondir.
Petite équipe non technique amenée à modifier les scénarios.
Dans ces cas, Make apporte :
Démarrage quasi immédiat (SaaS : création de compte, utilisation directe).
Interface rassurante pour des profils non techniques.
Capacité à produire un premier résultat rapidement, parfois dans la journée.
Quand n8n devient accessible… et pertinent
Côté n8n, une légère barrière existe au début, liée à quelques notions :
Compréhension générale de ce qu’est une API.
Lecture minimale d’un JSON.
Notion de tableau de données (array).
Ces bases s’acquièrent généralement en quelques jours de pratique sérieuse, plutôt qu’en semaines ou en mois.
En échange, plusieurs bénéfices apparaissent :
Compréhension plus fine de l’exécution du workflow.
Meilleure autonomie pour diagnostiquer et corriger les erreurs.
Capacité à monter en complexité sans changer d’outil.
En résumé :
Pour obtenir rapidement un résultat “qui fonctionne” sans montée en compétences : Make.
Pour progresser, comprendre, et construire une base évolutive (même en partant de zéro) : n8n.
4 — Quand les workflows se compliquent : avantage n8n
La différence devient plus nette dès que les workflows dépassent les scénarios “simples” et commencent à intégrer davantage de logique, de branches et de transformations de données.
Branches, conditions et logique de parcours
Un workflow peut être vu comme un parcours logique :
Si une condition est vraie, une branche est suivie.
Sinon, une autre branche est suivie.
Puis plusieurs branches doivent parfois converger vers une suite commune.
Avec Make :
Les conditions s’appuient souvent sur des routers.
La reconvergence des branches peut devenir moins ergonomique.
Visuellement, les scénarios se densifient rapidement et deviennent difficiles à relire.
La maintenance se complexifie dès que le nombre de scénarios augmente.
Avec n8n :
Des nœuds de contrôle de flux sont disponibles (IF, Switch, Merge, Wait, Sub-workflow…).
La convergence de branches est plus simple à gérer.
La logique reste généralement plus fluide et plus lisible.
En pratique, sur des workflows complexes, n8n est souvent plus agréable à faire évoluer et à maintenir.
Sous-workflows et architecture modulaire
Un autre point différenciant est la capacité à structurer une architecture “propre” via des sous-workflows.
Dans n8n :
La logique réutilisable peut être isolée dans un workflow dédié.
Ce workflow peut être appelé depuis d’autres (Execute Sub-workflow).
L’approche devient modulaire, proche d’une logique de développement (réutilisation, séparation des responsabilités).
Des équivalents existent dans Make, mais ils sont généralement moins centraux dans l’expérience et moins ergonomiques dans la structuration globale.
Manipulation de données : élément différenciant
En contexte réel, l’automatisation implique fréquemment :
transformer des données,
filtrer,
fusionner (merge),
itérer (boucles),
restructurer des objets,
préparer des payloads pour des API, etc.
Make :
Fournit des fonctions internes (approche proche d’Excel).
Puissantes, mais avec une logique propre à l’outil, et sans JavaScript natif.
n8n :
Permet la manipulation en JavaScript dans des nœuds “Code” et via des expressions.
Offre une visibilité directe sur le JSON complet.
Avec un minimum de capacité à lire/écrire du JavaScript (ou une volonté d’en acquérir les bases), des opérations comme le nettoyage de données, la restructuration d’objets, la préparation de prompts IA ou la gestion de boucles complexes deviennent plus rapides à implémenter et plus simples à maintenir.
5 — Intégrations : Make devant… mais n8n rattrape avec l’HTTP
Sur le volet “intégrations natives”, l’écart est généralement le suivant :
Make dispose d’un catalogue d’environ 3 000+ applications connectées nativement.
n8n propose environ 1 000 nœuds officiels, avec une extensibilité forte via HTTP + code.
En pratique :
Dans un écosystème d’outils “grand public” (Notion, Airtable, Slack, Gmail, etc.), les deux plateformes couvrent la majorité des besoins.
Make propose plus souvent un module prêt à l’emploi correspondant exactement au cas d’usage.
n8n peut avoir un peu moins de connecteurs natifs sur certains outils, mais compense via un principe simple : dès qu’un outil expose une API, une intégration reste possible avec un nœud HTTP Request (et, si nécessaire, un peu de manipulation JSON).
Constats fréquemment observés en conditions réelles :
Pour 80–90 % des besoins, le catalogue natif des deux outils suffit.
Pour des outils plus niche, très récents, ou des endpoints spécifiques, n8n + HTTP tend à être plus durable :
pas d’attente d’un connecteur “officiel”,
moins de dépendance au rythme de mise à jour d’un module côté plateforme.
6 — IA : n8n a pris une longueur d’avance
En 2025, l’automatisation “sans IA” devient progressivement moins centrale : les attentes portent de plus en plus sur des workflows capables d’analyser, décider et agir.
Les deux outils proposent des briques IA (OpenAI et autres), mais avec des approches différentes :
Make intègre des modules IA utilisables, généralement comme une brique complémentaire dans des scénarios no-code existants.
n8n évolue vers une plateforme d’orchestration d’agents IA, avec :
des nœuds spécialisés IA,
des workflows avancés (chatbots, assistants),
l’orchestration de plusieurs modèles et outils,
une intégration plus profonde des LLM dans la logique des workflows.
Cette orientation ne relève pas uniquement du positionnement marketing : une levée de fonds significative annoncée en 2025 s’inscrit dans cette stratégie d’accélération autour de l’orchestration IA.
En conditions réelles, le déploiement d’agents, d’assistants ou de chatbots complets tend à être plus direct dans n8n, tandis que Make reste plus confortable sur des scénarios linéaires avec une couche IA “simple”.
Lorsque l’objectif est d’industrialiser l’IA dans des processus métier (gouvernance, évolutivité, outillage, logique), n8n apparaît généralement mieux aligné.
7 — Hébergement & données : SaaS fermé vs contrôle renforcé
Make : plateforme full SaaS
Make fonctionne en mode 100 % cloud :
Création de compte, connexion des applications, exécution des scénarios.
Aucune infrastructure à maintenir : pas de serveur à gérer, pas de mises à jour d’instance à planifier.
En contrepartie :
Les données transitent via l’infrastructure de l’éditeur.
Les exigences de sécurité et de conformité dépendent du cadre proposé par la plateforme.
En présence de contraintes fortes (santé, finance, secteur public, données sensibles), ce modèle peut devenir limitant selon les politiques internes (DSI/RSSI) et les obligations réglementaires.
n8n : cloud managé… et option d’auto-hébergement
n8n propose deux modalités :
Une offre cloud managée (n8n Cloud).
Une édition auto-hébergeable (Community Edition), permettant un déploiement sur une infrastructure maîtrisée.
En pratique, l’auto-hébergement permet :
Installation sur un serveur dédié, un VPS ou un environnement on-premise.
Contrôle plus fin de l’infrastructure, des logs et des flux de données.
Choix du fournisseur d’hébergement (selon la stratégie : cloud public, privé, hébergeur européen, etc.), avec des coûts pouvant rester modestes sur de petits workloads.
Pour des organisations visant davantage de contrôle, de conformité et une scalabilité adaptée à des volumes plus importants, cette possibilité constitue un avantage structurant.
8 — Prix et scalabilité : lecture “terrain”
Les tarifs évoluent fréquemment, donc l’intérêt est davantage dans les grandes tendances que dans un tableau figé.
Make : très accessible au démarrage
Un plan gratuit pour commencer (ordre de grandeur : ~1 000 opérations / mois).
Des plans payants “entrée de gamme” à quelques dollars par mois (ordre de grandeur : ~9–10 $).
Ce modèle convient bien lorsque :
Peu de workflows sont en place.
Le volume d’exécutions reste modéré.
Un coût simple à anticiper est recherché.
Point à anticiper : la tarification est basée sur des crédits / opérations.
Lorsque les volumes augmentent (beaucoup de scénarios et/ou exécutions fréquentes), la facture peut monter de manière sensible.
n8n : souvent plus rentable à grande échelle
Deux modes principaux existent :
Auto-hébergé (Community Edition) : logiciel gratuit, coût lié à l’infrastructure.
Ordre de grandeur : quelques euros/mois pour un petit serveur.
Puis montée selon besoins (disponibilité, CPU/RAM, stockage, monitoring, redondance), pouvant aller vers des dizaines/centaines d’euros pour des usages intensifs.
n8n Cloud : abonnement payant, généralement facturé selon le volume d’exécutions.
Pour quelques scénarios légers : Make est souvent plus simple et parfois moins cher.
Pour des dizaines/centaines de workflows et des volumes élevés : n8n auto-hébergé devient souvent plus rentable, car le coût est davantage “plafonné” par l’infrastructure plutôt que par un compteur d’opérations.
9 — Quel outil choisir selon le profil ?
L’objectif est de relier le choix de l’outil au niveau de complexité attendu, au niveau de technicité disponible, et au rôle de l’automatisation dans l’organisation.
9.1 Automatisations simples (1 à 3 scénarios)
Exemples :
Envoyer un email après soumission d’un formulaire.
Copier des leads d’un outil à un autre.
Publier automatiquement sur un canal Slack.
Lorsque le besoin correspond à :
Mise en place rapide, sans complexité.
Absence d’envie de manipuler JSON, API, ou notions techniques.
Possibilité de laisser des profils non techniques modifier les scénarios.
→ Make est généralement le choix le plus adapté.
Une migration vers un outil plus “structurant” reste possible si l’automatisation devient critique.
9.2 Profil “tech-curieux” (dev, ops, data…)
Lorsque le profil correspond à :
Acceptation de manipuler des données brutes (JSON).
Capacité ou volonté d’acquérir quelques notions (API, requêtes HTTP, types de données).
Vision de l’automatisation comme levier long terme (carrière, business, produit).
→ n8n devient généralement le meilleur investissement.
Retours fréquemment observés :
Montée en compétence rapide avec quelques jours de pratique sérieuse.
Confort supérieur dès que la complexité augmente.
Accès plus naturel à des workflows robustes, maintenables, et à de l’IA plus avancée.
9.3 PME / scale-up avec besoins hétérogènes
Cas typique :
Scénarios simples gérés par des équipes non techniques (marketing, sales).
Workflows critiques nécessitant une architecture solide (data, IA, opérations).
Deux approches courantes :
Centraliser sur n8n
n8n devient la colonne vertébrale.
Une équipe interne (ou un partenaire) joue un rôle de “plateforme d’automatisation”.
Les métiers passent par ce référent pour les évolutions sensibles.
Panacher Make + n8n
Make pour les besoins simples auto-gérés.
n8n pour les workflows lourds, sensibles ou fortement orientés IA.
Dans de nombreux contextes où l’automatisation devient stratégique, n8n tend à s’imposer progressivement comme socle principal.
10 — Bonnes pratiques, quel que soit l’outil (n8n ou Make)
Quel que soit l’outil choisi, une règle reste centrale : les workflows les plus efficaces sont généralement les plus simples. Les scénarios surchargés, avec des dizaines de blocs et une logique dispersée, deviennent rapidement coûteux à maintenir.
Principes structurants :
Un workflow = une mission claire
Chaque automatisation doit répondre à un objectif précis, identifié.Limiter la logique à ce qui est nécessaire maintenant
Éviter d’anticiper des cas hypothétiques qui complexifient inutilement le scénario.Préférer plusieurs workflows simples à un workflow monolithique
Deux automatisations lisibles et spécialisées sont plus maintenables qu’un “monstre” unique.Nommer correctement
Workflows
Nœuds / modules
Variables et champs intermédiaires
Une nomenclature claire réduit fortement le coût de maintenance.
Gérer les erreurs dès le départ
Notifications en cas d’échec
Gestion des cas limites
Stratégies de reprise ou d’escalade
Logique d’abord, outil ensuite
Le processus doit être posé et validé (schéma, étapes, exceptions) avant de l’implémenter dans n8n ou Make.
Constat opérationnel : la majorité des workflows réellement utilisés en production reste simple — souvent une circulation de données de bout en bout avec quelques transformations. Les scénarios très complexes représentent une minorité et ne doivent pas devenir la norme.
Conclusion : n8n vs Make, prochaines étapes
En synthèse :
Pour des workflows simples, immédiats, sans complexité technique : Make.
Pour davantage de liberté, une meilleure compréhension, une montée en charge plus naturelle et une IA plus “sérieuse” : n8n.
Retours terrain (contexte Flowlab) :
Les profils qui investissent le temps nécessaire pour apprendre n8n ont tendance à ne pas le regretter.
Les profils ingénierie / ops / data / “tech-curieux” y trouvent généralement plus de confort et de marge de progression.
Make reste une excellente porte d’entrée pour démarrer sans friction.
Pour avancer de manière pragmatique, la démarche recommandée est la suivante :
Clarifier les cas d’usage prioritaires.
Choisir un outil aligné avec le niveau technique actuel et les contraintes (volumes, données, conformité).
Investir quelques jours de pratique structurée afin de poser des bases propres et maintenables.
Travailler avec Flowlab
Diagnostic sur le terrain (chez vous, dans la réalité de votre activité)
Analyse complète de vos process & points de friction
Recommandations activables dès la première semaine
Vision claire pour structurer, automatiser et scaler votre organisation
+100 business accompagnés
