7 min
9 déc. 2025
Auteur
Nayel Ferai
Ambassadeur France n8n
N8n vs Make : quel est le meilleur outil pour créer un agent IA en 2026 ?
n8n et Make sont souvent comparés, car les deux portent la même promesse : permettre à des équipes non développeuses (ou presque) de construire des workflows d’automatisation puissants.
Un comparatif général n8n vs Make a déjà été proposé dans un autre article. Ici, l’analyse se concentre sur une question spécifique :
Dans une logique de déploiement d’agents IA réellement utiles et exploitables en production, faut-il privilégier n8n ou Make ?
L’objectif n’est pas de produire une “fiche produit”, mais de partager un retour terrain, fondé sur :
Un rôle d’ambassadeur n8n France.
La conception de nombreuses automatisations et d’agents IA pour des clients.
Des tests des deux outils en conditions concrètes chez Flowlab (support, opérations, sales, direction…).
Le but de cet article est d’aider à choisir l’outil le plus adapté au profil et aux cas d’usage, avec une approche directe et orientée réel.
Pour qui est cet article ?
Cet article s’adresse notamment aux profils suivants :
Dirigeants, responsables opérations, CTO ou CMO souhaitant identifier le bon outil pour démarrer le déploiement d’agents IA.
Freelances et agences no-code cherchant à proposer des projets d’agents IA robustes et exploitables en contexte professionnel.
Profils ops / data / produit prêts à intervenir sur des sujets techniques et à mettre en place des workflows concrets.
Toute personne souhaitant passer d’expérimentations ponctuelles (“agents IA du dimanche”) à des cas d’usage à fort impact, générant des gains de temps réels.
Rappel : définition d’un “agent IA” (au-delà d’un simple appel LLM)
Le terme “agent IA” est souvent utilisé pour désigner un simple appel à un modèle de langage : envoi d’un texte à un LLM, récupération d’une réponse, puis fin du traitement.
Dans le cadre de cet article, la définition retenue est plus large. Un agent IA se caractérise généralement par les capacités suivantes :
Réception d’un contexte : emails, CRM, historique client, documents, base de données, logs, etc.
Raisonnement via un LLM : interprétation de la demande, reformulation de l’objectif, choix d’une stratégie.
Appel d’outils : API, base SQL, CRM, helpdesk, Slack, Notion, ERP… afin d’agir sur un système.
Mémoire : conservation d’éléments utiles (préférences, décisions passées, historique d’échanges).
Respect de règles métier : application de contraintes explicites, par exemple :
Interdiction de répondre à un client VIP sans validation humaine.
Refus d’accepter un devis au-delà d’un seuil défini.
Escalade automatique vers un niveau de support spécifique dans certains cas.
C’est ce type d’agents — contextualisés, outillés, gouvernés — qui sert de base à la comparaison n8n vs Make.
Make : plateforme SaaS très visuelle et accessible
Make (ex-Integromat) est une plateforme d’automatisation 100 % SaaS, généralement décrite par :
Une interface glisser-déposer très visuelle.
Un catalogue étendu de connecteurs (CRM, outils marketing, SaaS grand public, etc.).
Une brique dédiée aux agents IA (Make AI Agents), visant à rapprocher les scénarios classiques d’une logique d’agents.
Points forts :
Démarrage rapide.
Très accessible pour des équipes marketing / ops / support.
Pertinent pour ajouter une couche d’IA “simple” sur des scénarios existants.
Ce que présentent les fiches produit… et ce qui ressort en conditions réelles
Dans les fiches produit et les comparatifs en ligne, des constats reviennent souvent :
Make : plus simple, plus visuel, davantage d’intégrations.
n8n : plus flexible, plus technique, plus adapté aux projets complexes.
Ces éléments sont globalement justes. En revanche, dès que le sujet devient “agents IA”, l’analyse doit aller plus loin, notamment sur des situations concrètes :
Traitement de volumes réels (ex. plusieurs dizaines d’emails par jour).
Interactions avec plusieurs systèmes internes.
Gestion de mémoire et mise en place de RAG sur des documents métier.
C’est à ce niveau que les retours terrain deviennent plus utiles que des comparatifs purement théoriques.
Expérience terrain : usages réels avec ces outils
Dans un contexte opérationnel, les usages typiques incluent :
Accompagnement de PME / ETI sur des projets d’automatisation et d’IA.
Déploiement d’agents IA en production (support, opérations, direction).
Formation régulière d’équipes à n8n.
Les deux outils ont été testés sur des cas métier réels. Les enseignements ci-dessous se basent sur ces conditions d’usage, plutôt que sur des démonstrations marketing.
Quand choisir Make : agents IA simples, profil non technique, besoin de rapidité
Make est généralement un bon choix lorsque les contraintes suivantes s’appliquent :
Profil non technique.
Faible disponibilité pour une montée en compétences approfondie.
Objectif principal : ajouter une couche IA à des workflows déjà existants.
Dans ce cadre, les usages observés concernent surtout des agents orientés “inférence” : une entrée est fournie, une sortie est renvoyée par le modèle.
Exemples typiques :
Générer une réponse à partir d’un email.
Résumer un texte.
Réécrire un paragraphe.
Ces scénarios sont adaptés à :
Traitement de leads simples.
Résumé de formulaires.
Génération de comptes rendus.
Tri basique et attribution de tags automatiques.
Make présente alors plusieurs avantages :
Prise en main rapide (quelques heures à quelques jours).
Suffisant pour des cas d’usage IA simples.
Confortable pour des équipes marketing / ops souhaitant tester l’IA sans modifier l’architecture existante.
Dans une logique “scénarios existants à rendre plus intelligents, sans montée en technicité”, Make répond bien au besoin.
Quand choisir n8n : agents IA robustes, évolutifs et orientés production
n8n devient généralement plus pertinent lorsque les objectifs sont les suivants :
Comprendre précisément ce qui se passe dans les workflows.
Anticiper une montée en volume, en complexité et en intégrations.
Accepter une phase d’apprentissage (sans nécessité de coder au départ).
Retours fréquents en contexte terrain :
n8n est pensé avec une logique “développeur”, tout en restant accessible aux profils non techniques motivés.
Le code n’est pas indispensable pour démarrer, mais une extension vers du JavaScript ou des modules sur mesure reste possible lorsque le besoin apparaît.
Avec le nœud “AI Agent” de n8n, il devient possible de :
Connecter un ou plusieurs LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral, etc.).
Fournir à l’agent des outils (HTTP, CRM, base de données, vector store, etc.).
Brancher une mémoire longue via un vector store pour exploiter une documentation interne.
Définir des règles métier strictes.
Intégrer l’agent directement dans des workflows existants.
Dans une logique “agents IA proches de ce qui serait construit en full code”, tout en restant dans une approche low-code, n8n se rapproche davantage des architectures type LangChain/LangGraph, sans avoir à tout reconstruire manuellement.
En conditions réelles, dès que l’objectif devient “agent IA complet” (outils + mémoire + règles + robustesse), n8n est souvent privilégié par rapport à Make.
Cas concret n°1 : bulle de chat IA déployée sur un site web (avec n8n)
Contexte : déploiement d’une bulle de chat IA sur un site web.
Objectif : permettre aux visiteurs d’obtenir des réponses fiables (produits, processus, offres), fondées sur la connaissance métier de l’entreprise.
Mise en œuvre avec n8n
Récupération et préparation de la connaissance
Agrégation des sources (documentation interne, site web, FAQ, etc.).
Ingestion dans un vector store afin de constituer une mémoire longue exploitable.
Workflow n8n avec AI Agent
Déclenchement via un nœud de type Chat Trigger (bulle sur le site).
Nœud AI Agent connecté à un LLM sélectionné.
Mise à disposition d’outils : vector store, API internes, CRM, etc.
Bulle de chat côté front
Widget léger sur le site, connecté à un webhook n8n.
Réponses renvoyées en temps réel dans l’interface de chat.
Pourquoi ne pas utiliser Make dans ce cas ?
Même avec une brique “AI Agents”, la reproduction d’un niveau équivalent (RAG + outillage + logique métier avancée) est généralement moins naturelle dans Make. L’outil est particulièrement efficace sur des scénarios linéaires, et tend à devenir plus lourd à structurer dès que l’architecture se rapproche d’un agent complexe, comparable à ce qui serait construit avec un framework d’agents IA.
Cas concret n°2 : boîte mail saturée, réduction de 30 à 2–3 emails par jour
Situation : une boîte critique reçoit environ 30 emails par jour.
Problème : volume élevé de messages répétitifs et temps important passé à rédiger des réponses similaires.
Approche mise en place avec n8n
Cadrage du problème
KPI de départ : ~30 emails/jour.
Temps de traitement : part significative de la journée, principalement liée à la rédaction.
Agent IA connecté à la boîte mail
Déclenchement sur chaque nouvel email.
Classification : important / répétitif / à ignorer / à déléguer.
Génération de brouillons de réponses pour une partie des messages.
Étiquetage et routage (ex. assignation dans un CRM ou un outil interne).
Résultat opérationnel
Passage d’environ 30 réponses rédigées à 2–3 emails réellement écrits par jour.
Le reste traité via relecture/validation rapide.
Pourquoi n8n est souvent préféré à Make sur ce type de cas
Ce type de scénario peut être initié dans Make, mais la complexité augmente rapidement :
Chaînes de logique plus longues dès que les exceptions se multiplient.
Gestion plus confortable des cas limites, du suivi et de l’évolutivité côté n8n.
Maintenance généralement plus simple lorsque des règles doivent évoluer (nouveaux types d’emails, nouvelles contraintes, nouvelles branches de décision).
Méthode utilisée pour éviter des “jouets IA” sans valeur
Un principe doit rester central : la technologie n’apporte rien si elle ne résout pas un problème réel. Sans objectif opérationnel, un agent IA devient une expérimentation isolée, sans impact.
Avant tout lancement d’agent IA (sur n8n ou Make), une checklist simple permet de cadrer la démarche :
Problème précis à résoudre
L’objectif n’est pas “mettre de l’IA partout”, mais de répondre à un besoin clair, par exemple :
réduction du temps de traitement des emails, amélioration du délai de réponse aux prospects, filtrage des demandes support niveau 1.Quantification du besoin
Mesures typiques : volume d’emails, nombre de tickets, temps passé par jour/semaine, coût approximatif.Pertinence de l’IA
Dans certains cas, une amélioration de processus ou une automatisation sans IA suffit à obtenir le même résultat, avec moins de complexité.Niveau de risque acceptable
Points à définir : réponse directe au client ou non, validation humaine obligatoire, plafonds de décision (ex. aucun geste commercial au-delà d’un seuil sans validation).Mesure du résultat
Mise en place d’un suivi avant/après : évolution des KPI, temps gagné, satisfaction des équipes, qualité perçue.
Cette approche renforce la crédibilité : le cadrage met en avant une logique orientée résultats et limite l’effet “promesse magique”, ce qui soutient également la dimension confiance dans un contenu SEO.
Tableau comparatif n8n vs Make (spécial agents IA)
Critère | n8n | Make (ex-Integromat) |
|---|---|---|
Positionnement | Platforme open source / low-code très flexible | SaaS no-code ultra visuel et accessible |
Interface | Un peu plus technique, orientée “workflows avancés” | Très visuelle, modules en bulles |
Intégrations | 400+ intégrations natives + HTTP Request | 2000+ apps connectables |
IA & LLM | Nœud AI Agent, outils, mémoire, vector store | Make AI Agents + AI Toolkit pour les LLM |
Agents IA simples (inférence) | Très bon | Très bon |
Agents IA complexes (RAG, outils, règles métier) | Très adapté, proche d’un framework d’agents | Faisable mais plus vite “bricolé” et moins maintenable |
Hébergement | Cloud n8n ou self-hosted (plein contrôle) | 100 % cloud Make |
Prix indicatif | Cloud à partir d’environ 20–25 $/mois, self-host gratuit hors infra | Plan gratuit, puis Core dès ~9 $/mois selon la grille |
Données & conformité | Self-host = data chez toi ; cloud avec contrôles RGPD via ton hébergeur | Make conforme RGPD, SOC 2, etc., data hébergée chez eux |
Public idéal | Équipes tech / ops / data, PME-ETI ambitieuses sur l’IA | Équipes métiers, freelances, petites structures |
Scalabilité agents IA | Excellente si tu maîtrises un peu l’infra | Bonne pour des use cases standards à gros volume |
Coûts, hébergement et RGPD : points à ne pas négliger
n8n
Self-hosted
Le logiciel est gratuit ; le coût porte principalement sur l’infrastructure.
Pour une petite infrastructure “sérieuse”, un ordre de grandeur courant se situe autour de 50 à 150 € / mois (selon ressources, hébergeur, niveau de disponibilité).
Intérêt principal : maîtrise de l’hébergement et meilleure capacité à garder les données “chez soi”.
n8n Cloud
Plans à partir d’une vingtaine de dollars par mois, avec une tarification qui varie selon le volume d’exécutions.
Make
100 % SaaS
Plan gratuit incluant 1 000 opérations / mois.
Plans payants à partir d’environ 9 $ / mois, puis montée en volume via paliers (crédits supplémentaires, Core, Pro, etc.).
Mise en avant de dispositifs de conformité et de sécurité (ex. RGPD, SOC 2), avec une politique de sécurité détaillée.
Lecture “terrain”
Lorsque l’objectif est de contrôler la localisation des données et de répondre à des exigences DSI/RSSI, n8n self-hosted couvre souvent davantage de besoins.
Lorsque l’objectif est zéro infrastructure à gérer, Make apporte un confort important.
Comment choisir, concrètement ?
Arbre de décision simple
Profil non technique ou équipe ne souhaitant pas investir dans une montée en compétences
Besoin d’agents IA simples, avec gains rapides
→ Make est généralement suffisant.
Besoins d’agents IA connectés à des processus “cœur métier” (support, opérations critiques, décisions encadrées)
Attentes de mémoire, logique métier, évolutivité
→ n8n constitue souvent un socle plus adapté.
Contexte PME / ETI avec enjeu durable d’efficacité et de compétitivité
Agents IA considérés comme un actif stratégique
→ Construction du socle sur n8n, avec éventuellement Make conservé pour quelques automatisations simples (souvent côté marketing).
FAQ rapide — n8n vs Make pour des agents IA
1) Quel outil est le plus simple pour démarrer ?
Make est généralement le plus simple pour un démarrage rapide.
L’interface est très guidée, les modules IA sont faciles à intégrer, et un premier scénario de type “inférence” (classification, réponse simple) peut être mis en place en quelques heures, y compris sans bagage technique.
2) Les deux outils supportent-ils plusieurs LLM ?
Oui.
n8n et Make proposent une intégration native avec OpenAI et peuvent se connecter à d’autres modèles (Anthropic, Mistral, etc.) via API.
3) Quel outil choisir pour un agent IA “critique” (opérations, support, finance) ?
Pour un agent critique, avec :
des règles métier fines,
un besoin de contrôle,
et potentiellement une contrainte d’auto-hébergement,
n8n est généralement mieux adapté.
4) Est-il possible d’utiliser les deux en parallèle ?
Oui, c’est possible :
Make pour des automatisations légères, proches des équipes métiers.
n8n pour des agents IA plus avancés côté back-office.
En pratique, dans beaucoup d’organisations, la standardisation sur un seul outil limite la complexité et réduit les coûts d’organisation (maintenance, compétences, gouvernance).
À retenir
En une phrase :
Besoins simples, rapides, peu techniques → Make.
Agents IA robustes, connectés au métier, conçus pour durer → n8n.
Avant de choisir un outil, la question centrale reste la même :
l’objectif est-il de résoudre un problème réel et mesurable, ou de rester au stade de l’expérimentation sans impact ?
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