n8n vs Make, lequel choisir pour vos agents IA ?

n8n est le meilleur choix pour construire des agents IA complexes en 2026, grâce à son intégration native LangChain, son self-hosting (données en UE) et son coût fixe imbattable. Make reste supérieur pour les débutants et les workflows linéaires simples. Le facteur décisif : volume d’opérations (Make facture à l’unité, n8n en self-hosted est illimité) et confidentialité des données.

C’est le débat qui déchire la communauté No-Code depuis 3 ans. D’un côté, le champion en titre : Make (ex-Integromat), avec ses bulles colorées et son UX léchée. De l’autre, le challenger open-source : n8n, le chouchou des développeurs et des maniaques de la data.

Si vous voulez juste connecter un Google Form à un Slack, prenez celui que vous trouvez le plus joli. Mais si vous voulez construire des Agents IA robustes, le choix est critique. Une erreur ici peut vous coûter cher (très cher) plus tard.

L’Analogie pour comprendre la philosophie

• Make, c’est Apple (iOS). C’est magnifique, ça marche tout de suite, c’est fluide. Mais vous êtes chez eux. Vous payez leur prix, vous suivez leurs règles, et vos données sont sur leurs serveurs.
• n8n, c’est Android (voire Linux). C’est un peu plus brut de décoffrage (quoique, ça a bien changé !). Mais vous pouvez l’installer chez vous, le modifier, et ne payer que votre serveur.

Round 1 : Le Coût (L’IA, ça consomme)

C’est là que Make fait mal.

Le modèle Make : Vous payez à l’opération. Un Agent IA, c’est bavard. Il réfléchit, il boucle, il appelle des outils. Exemple : Un agent qui traite 1 email peut générer 50 opérations. Si vous avez 1000 emails, faites le calcul. La facture Make grimpe vite à 300€/mois.

Le modèle n8n : Si vous choisissez la version Cloud, c’est similaire. MAIS, si vous choisissez la version Self-Hosted (auto-hébergée), vous payez 0€ de licence (pour usage interne). Vous payez juste votre serveur (ex: Hetzner à 5€/mois).

Vainqueur IA : n8n (par KO).

Round 2 : La Puissance Technique (LangChain & Co)

En 2026, l’IA ne se résume pas à un appel API. On parle de mémoire vectorielle, de RAG (Retrieval Augmented Generation), de chaînes complexes.

• Make : Très fort pour les connexions API standards. Moins intuitif pour les boucles complexes et le traitement de code Python.
• n8n : Intègre nativement des nœuds LangChain. Vous pouvez construire des agents conversationnels avec mémoire directement dans l’interface. C’est pensé pour l’IA moderne.

C’est la stack que nous utilisons chez Node6 pour construire nos agents comme Zoé et Alison : n8n self-hosted avec des chaînes LangChain, connecté à l’API Claude.

Round 3 : La Conformité (RGPD & Sécurité)

On l’a vu dans notre dossier IA & RGPD, la localisation des données est clé.

• Make : Serveurs aux US ou en Europe (sur les plans Enterprise). Vous ne contrôlez pas tout.
• n8n : Vous l’installez sur VOTRE serveur à Paris. Les données ne transitent jamais par n8n.cloud. Pour un client bancaire ou médical, c’est le seul choix possible.

Le Verdict Final : Lequel choisir ?

Choisissez Make SI…

• Vous débutez en automatisation.
• Vos workflows sont linéaires (Si A alors B).
• Vous avez un budget confortable et pas envie de gérer un serveur.
• Vous êtes un solopreneur pressé.

Choisissez n8n SI…

• Vous construisez des Agents IA complexes (boucles, mémoire).
• Vous traitez beaucoup de volume (et voulez économiser).
• La confidentialité des données est non-négociable (Santé, Finance).
• Vous avez une petite fibre technique (ou un développeur sous la main).

Pour calculer le ROI de votre automatisation quel que soit l’outil choisi, pensez à utiliser notre calculateur.

💡 L’avis de l’équipe Node6 Nous avons migré 80% de nos agents IA vers n8n en 2025. La raison ? La gestion native de LangChain et le coût fixe du self-hosting. Une fois le serveur configuré, c’est “All you can eat”. Pour la création de workflows automatisés, jetez aussi un œil à notre générateur de workflows app.ia-insights.fr qui transforme vos descriptions en templates n8n/Make prêts à l’emploi.