À retenir
- Make = SaaS cloud no-code — 3 000+ intégrations, prise en main en 30 min, facturation par module (chaque action coûte un crédit)
- n8n = open source self-hostable — agents IA LangChain natifs, données hébergées en France, facturation par workflow complet
- Le seuil de rentabilité — dès 1 000 runs/mois sur des workflows de 10+ étapes, n8n self-hosted devient compétitif face à Make
- RGPD : n8n gagne par structure — santé, RH, juridique et collectivités ne peuvent pas utiliser Make sur un plan standard sans risque réglementaire
- 60% des équipes matures utilisent les deux — Make pour les intégrations simples, n8n pour la logique complexe et les agents IA
Un responsable des opérations d'une PME industrielle de Nantes a découvert le problème le mois dernier : son plan Make Core à 9 $/mois (facturé annuellement) était épuisé au 12 du mois. Son workflow de qualification de prospects — 18 modules en séquence, déclenché 800 fois par mois — consommait 14 400 crédits pour 800 exécutions. Le plan Core ne couvre que 10 000 crédits. Résultat : 48 € de surcoût mensuel, soit presque le double du prix affiché.
Ce n'est pas une erreur Make. C'est l'unité de facturation, et très peu de comparatifs l'expliquent franchement. Cet article le fait — avec les chiffres, les seuils, et un guide de décision par profil qui ne noie pas dans les specs.
Deux philosophies, deux marchés
n8n et Make ne s'adressent pas au même besoin : l'un est un SaaS cloud conçu pour la rapidité, l'autre un outil open source conçu pour la flexibilité et la souveraineté des données.
Make
Plateforme SaaS d'automatisation visuelle no-code, 3 000+ intégrations, 400 000+ organisations dans plus de 200 pays
n8n
Outil d'automatisation open source (fair-code), auto-hébergeable, 400+ nœuds natifs + bibliothèque communautaire de plus de 1 900 intégrations, LangChain AI natif
Make est un SaaS cloud-only : vous vous inscrivez, vous glissez-déposez des modules dans un canvas, votre premier scénario tourne en moins d'une heure. Aucun serveur à gérer, aucune ligne de code. L'interface est unanimement considérée comme la plus intuitive du marché — Make le revendique lui-même dans sa page de comparaison face à n8n.
n8n est un outil fair-code (licence Sustainable Use) créé à Berlin en 2019. Son point fort : vous pouvez l'installer sur votre propre serveur en une commande Docker. En octobre 2025, n8n a bouclé une levée de série C de 180 millions de dollars menée par Accel avec la participation de Nvidia — valorisation : 2,5 milliards de dollars. La prise de participation de Nvidia n'est pas anodine : elle signale le pivot d'n8n vers l'orchestration d'agents IA en production.
Le grand tableau comparatif n8n vs Make 2026
Voici les critères qui comptent vraiment pour une décision d'entreprise :
Le verdict en une formule : Make démarre, n8n s'adapte. Make est l'outil qui supprime le temps d'installation pour que vous puissiez automatiser dès aujourd'hui. n8n est l'outil qui supprime les contraintes — de coût, de localisation des données, de logique — pour que vous puissiez automatiser sans plafond demain.
💡 Bon à savoir : n8n propose une Community Edition entièrement gratuite en self-hosting. Les exécutions sont illimitées, le code source est auditable, et vous gardez un contrôle total sur vos données — une combinaison impossible à trouver chez Make.
Prix et coût réel : le piège des crédits Make
La différence de prix entre Make et n8n n'est pas dans les chiffres affichés — elle est dans l'unité de facturation, une subtilité que la plupart des comparatifs ignorent délibérément.
Make décompte un crédit par module exécuté dans un scénario. Un module = une action : lire un email, mettre à jour une ligne Google Sheets, envoyer un message Slack. Un workflow de 15 modules déclenché 1 000 fois par mois consomme 15 000 crédits — dépassant le plan Core (10 000 crédits). Vous passez au plan Pro à environ 21 $/mois minimum.
n8n décompte une exécution par workflow complet, quel que soit le nombre d'étapes. Le même workflow de 15 modules déclenché 1 000 fois par mois = 1 000 exécutions — couvert par le plan Starter à 20 €/mois.
Voici la simulation de coût pour trois profils réels, selon les données vérifiées sur n8n.io et make.com au 4 juillet 2026 :
Le seuil de rentabilité est clair : dès 1 000 runs/mois sur des workflows de 10 étapes ou plus, n8n self-hosted sur un VPS OVHcloud (Roubaix, Gravelines) ou Scaleway (Paris) devient compétitif face à Make — à ce volume, les 10 000 crédits Make Core (9-12 $/mois) sont épuisés, et chaque pack supplémentaire alourdit la facture, tandis que le coût du VPS reste fixe.
Pour aller plus loin sur les stratégies combinées, consultez notre guide pratique sur l'automatisation IA avec Make et n8n.
RGPD et hébergement : pourquoi certains secteurs n'ont pas le choix
Pour les secteurs réglementés, la question n8n vs Make est tranchée avant même de regarder les prix : le cadre légal impose n8n self-hosted en France.
Make est un SaaS cloud-only : vos données transitent par les serveurs de Make. Une option datacenter EU (eu1) est disponible sur tous les plans Make (Free, Core, Pro, Teams, Enterprise) — le choix de région se fait à la création du compte et est permanent. Mais même avec un datacenter EU, Make reste un service cloud américain soumis au Cloud Act et au droit américain. La CNIL le précise : tout transfert de données personnelles hors UE/EEE doit respecter les articles 44 à 49 du RGPD. Depuis l'arrêt Schrems II (CJUE, 2020), le cadre de protection UE-États-Unis reste fragile — le nouveau Data Privacy Framework adopté en juillet 2023 est contesté et peut être re-invalidé à tout moment, comme le souligne Numspot dans son analyse Cloud Act vs RGPD.
Avec n8n self-hosted sur un serveur français, aucune donnée ne quitte votre infrastructure. La conformité est documentable dans votre registre de traitement, auditée par votre DPO.
Santé — HDS obligatoire
RH et recrutement
Juridique et notariat
Collectivités et administrations
💡 Bon à savoir : Même hors secteurs réglementés, tout traitement de données clients européens exige un DPA (Data Processing Agreement) signé avec Make et des CCT (Clauses Contractuelles Types) en place — ce n'est pas une formalité optionnelle selon la CNIL.
Si vous n'êtes pas dans ces secteurs mais que vous traitez des données clients, commencez par un DPA et vérifiez que des CCT sont bien en place. Ce n'est pas une formalité optionnelle — c'est ce que la CNIL recommande pour tout SaaS traitant des données personnelles.
n8n vs Make pour vos agents IA en 2026
Pour les agents IA complexes — RAG, mémoire persistante, orchestration multi-étapes — n8n n'est pas simplement meilleur que Make : c'est une catégorie différente.
Make AI Agents permettent de construire des agents multi-étapes connectés aux LLM (OpenAI, Claude). Le serveur MCP de Make donne à ces agents accès aux 3 000+ intégrations natives. C'est solide pour des cas simples : un agent qui reçoit un email, le classe, crée une tâche CRM et envoie une réponse automatique.
n8n dispose d'une architecture LangChain complète selon la documentation officielle n8n. Voici les composants d'un agent IA opérationnel :
AI Agent Node (cerveau)
Reçoit la demande, décide quels outils appeler, orchestre les appels multi-étapes. Depuis la version 1.82.0, n8n a standardisé son AI Agent en mode Tools Agent unique — les anciens modes (ReAct, Conversational, OpenAI Functions…) ont été retirés pour unifier l'interface LangChain tool-calling.
LLM Provider (le modèle)
Connecte OpenAI (GPT-4), Anthropic (Claude), Google (Gemini) ou des modèles locaux via Ollama. Le modèle choisit les actions à exécuter.
Vector Store Node (mémoire documentaire)
Stocke les embeddings de vos documents pour le RAG (Retrieval-Augmented Generation). L'agent peut retrouver les informations pertinentes dans votre base de connaissances.
Memory Node (mémoire conversationnelle)
Conserve l'historique de la conversation entre les sessions. Make n'offre pas de mémoire persistante structurée équivalente.
Tools sub-nodes (les bras)
Les actions que l'agent peut déclencher : requêtes HTTP, lecture Google Sheets, écriture base de données, envoi Slack. n8n fournit un RAG Starter Template (workflow 5010) utilisant un Simple Vector Store, un Form Trigger et OpenAI — prêt à déployer.
La différence concrète : un agent email intelligent qui doit comprendre le contexte des 6 derniers échanges avec un client, consulter votre base produits pour répondre précisément, et escalader si le sentiment est négatif — c'est faisable en n8n avec les nœuds Memory + Vector Store + AI Agent. Avec Make, vous devrez gérer la mémoire de façon externe (Google Sheets, Airtable) et reconstruire la logique à la main.
Pour les agents IA complexes, n8n n'est pas simplement meilleur — c'est une catégorie différente. Le choix se fait avant même d'évaluer le prix ou l'interface. Découvrez comment créer des agents IA no-code fonctionnels avec n8n pour passer à la pratique.
Quel outil pour quel profil ?
La BPI France positionne le no-code comme levier stratégique pour les TPE/PME françaises, et selon McKinsey Global Institute (2017), 60 % des métiers contiennent au moins 30 % d'activités automatisables avec les technologies disponibles (source : McKinsey.com). La question n'est pas de savoir s'il faut automatiser — c'est de savoir avec quoi.
Débutant ou équipe non-technique → Make
Données sensibles ou secteur réglementé → n8n self-hosted
Agents IA complexes → n8n
Volume élevé ou workflows complexes → n8n self-hosted
Développeur en interne → n8n
Architecture hybride → les deux
Un point qui mérite d'être nommé : l'objection « n8n, c'est trop technique ». Elle est vraie pour le self-hosting pur (installation Docker, configuration Nginx, SSL). Elle est surévaluée pour l'utilisation quotidienne — l'interface n8n est logique pour quiconque a déjà travaillé avec des webhooks ou des APIs. Si vous avez un développeur une demi-journée par mois, le self-hosting est gérable.
💡 Bon à savoir : Selon les retours de praticiens français (source : Nerolia Formation, Hatchworks), le seuil de rentabilité du self-hosting n8n est atteint en moyenne en 3 à 6 mois pour les équipes qui dépassent 5 000 exécutions mensuelles — avec une économie annuelle de 400 à 3 500 € selon le volume.
Cinq signaux qui indiquent qu'il faut migrer de Make vers n8n
Votre facture Make dépasse 50-80 €/mois
C'est le seuil où n8n self-hosted devient rentable même en comptant le temps de setup initial (~2h pour un développeur). Calculez : 12 mois × (facture Make - 20 € VPS) = économies annuelles.
Vos workflows ont 10+ modules et de la logique conditionnelle
Make facture chaque branchement conditionnel comme un module. Plus vos scénarios sont complexes, plus l'écart de prix s'accentue.
Vous traitez des données personnelles sans DPA Make en place
Vérifiez votre contrat Make. Si vous n'avez pas signé de DPA et que vous traitez des données clients européens, vous êtes en infraction avec le RGPD.
Vous avez besoin de mémoire persistante ou de RAG pour vos agents
Dès que votre agent IA doit « se souvenir » d'une conversation ou chercher dans une base documentaire, Make AI Agents atteignent leurs limites. n8n prend le relais.
Vous êtes dépendant à Make sans contrôle de vos workflows
La migration technique est manuelle (pas d'import natif des scénarios Make dans n8n — les expressions de mapping diffèrent). Mieux vaut prévoir la transition avant d'être sous pression tarifaire.
Comment se former à n8n ou Make en 2026 ?
La montée en compétences sur n8n ou Make conditionne votre ROI réel : choisir le bon outil puis passer 3 mois à tâtonner en solitaire, c'est perdre l'essentiel du gain de temps promis.
La montée en compétences sur l'automatisation IA est reconnue comme priorité dans le cadre du Compte Personnel de Formation si l'organisme est certifié Qualiopi. Des formations finançables CPF et OPCO existent en France, selon les données de NoCode Factory et BGB Formation. Pour savoir comment financer votre montée en compétences, consultez notre guide sur le financement CPF et OPCO.
The Intelligence Academy forme des professionnels à maîtriser ces outils dans un cadre structuré : Make, n8n, et leur intégration dans un stack d'agents IA (ChatGPT, Claude, Gemini). L'approche est pratique — vous construisez votre premier workflow automatisé dès la première session, et vous repartez avec un plan d'action personnalisé pour votre métier.
Découvrez notre formation no-code et automatisation pour démarrer avec Make ou n8n dans un cadre Qualiopi, finançable CPF. TIA propose également une formation dédiée n8n, Make et GenAI pour aller plus loin sur l'intégration des agents IA dans vos workflows.
Découvrez nos formations IA
Sources et références
- AI Agent node — n8n Documentation officielle (2026) — Architecture LangChain et composants agents IA
- Integrate AI — n8n Documentation officielle (2026) — RAG, Vector Store, Memory Node, templates
- Make vs N8N — Make.com page officielle (2026) — Positionnement officiel et comparatif Make
- Transférer des données hors de l'UE — CNIL (2024) — Articles 44-49 RGPD, cadre légal transferts
- AI: ensuring GDPR compliance — CNIL (2024) — Recommandations CNIL pour les services IA
- n8n lève 180 millions de dollars — L'Informaticien (2025) — Série C Accel + Nvidia, valorisation 2,5 Md$
- Cloud Act vs RGPD — Numspot (2024) — Risques Cloud Act pour les SaaS américains
- No-code pour TPE/PME — BPI France Big Media (2025) — No-code comme levier stratégique PME françaises
- McKinsey Global Institute — A Future That Works (2017) — 60% des métiers ont au moins 30% d'activités automatisables
- n8n Series B — blog.n8n.io (2025) — 200 000+ utilisateurs et 3 000+ entreprises clientes
- RAG Starter Template workflow 5010 — n8n.io — Template officiel n8n RAG avec Simple Vector Store et OpenAI
FAQ
n8n ou Make : lequel est le moins cher ?
Ça dépend de votre volume et de la complexité de vos workflows. Make est moins cher pour moins de 500 exécutions/mois sur des scénarios courts (3-4 modules). Dès 1 000 runs/mois avec des workflows de 10 étapes ou plus, les crédits Make Core sont épuisés et les surcoûts s'accumulent. À partir de ce seuil, n8n self-hosted sur un VPS OVHcloud (~15-25 €/mois) devient systématiquement plus économique — le coût est fixe, les exécutions illimitées.
Peut-on héberger Make sur son propre serveur ?
Non. Make est un SaaS cloud-only — il n'existe pas d'option self-hosting, même sur les plans Enterprise. En revanche, une option datacenter EU (eu1.make.com) est disponible sur tous les plans Make, y compris Free et Core — le choix de région se fait à la création du compte et est permanent. Si la localisation des données en France avec un contrôle total sur l'infrastructure est un impératif, n8n self-hosted reste le seul choix des deux.
n8n est-il vraiment gratuit ?
Partiellement. La Community Edition de n8n est gratuite et open source en self-hosting : vous installez n8n sur votre serveur, les exécutions sont illimitées, le code est auditable. En revanche, n8n Cloud (hébergement géré par n8n, sans serveur à gérer) est payant à partir de 20 €/mois pour 2 500 exécutions. Le choix entre self-hosted gratuit et Cloud payant dépend de votre niveau technique et du temps que vous voulez consacrer à l'infrastructure.
n8n et Make sont-ils conformes au RGPD ?
n8n self-hosted en France est nativement conforme : vos données ne quittent pas votre infrastructure, vous contrôlez tout. Make dispose de datacenters EU (eu1) disponibles sur tous les plans, mais reste un service cloud américain soumis au Cloud Act — ce qui exige un DPA signé, des CCT en place et potentiellement une Analyse d'Impact sur les Transferts (AITD) selon la CNIL. Pour les secteurs réglementés (santé, RH, juridique, collectivités), n8n self-hosted s'impose par défaut.
n8n ou Make pour construire des agents IA ?
n8n est structurellement supérieur pour les agents IA complexes : il intègre nativement LangChain, un Vector Store pour le RAG, un Memory Node pour la mémoire persistante, et supporte les modèles locaux via Ollama. Make AI Agents couvrent les cas simples (agent linéaire avec LLM), mais sans mémoire persistante ni RAG natif. Dès qu'un agent doit « se souvenir » ou chercher dans une base documentaire, n8n est le bon choix.
Comment migrer de Make vers n8n ?
La migration est manuelle — n8n ne dispose pas d'import natif des scénarios Make. Vous pouvez exporter vos scénarios Make en JSON (Settings → Export), mais le format n'est pas compatible avec n8n. La migration se fait nœud par nœud, en reconstruisant la logique dans l'éditeur n8n. Points d'attention : les expressions de mapping diffèrent (Make : JSON path / n8n : {{ $json.fieldName }}), et certaines des 3 000+ intégrations Make n'ont pas d'équivalent natif dans n8n (prévoir des nœuds HTTP Request génériques).
Peut-on utiliser Make et n8n ensemble ?
Oui, et c'est souvent la stratégie la plus efficace. Selon les retours de praticiens français, 60% des équipes matures utilisent les deux outils au bout de 6 mois : Make pour les intégrations SaaS simples et les webhooks d'entrée (profitant des 3 000+ connecteurs natifs), n8n pour la logique complexe, les données sensibles et les agents IA. Communication entre les deux : webhooks mutuels. Cette architecture hybride évite d'avoir à choisir définitivement.
Quelle est la différence entre les crédits Make et les exécutions n8n ?
C'est la distinction clé que peu de comparatifs expliquent. Chez Make, chaque action dans un scénario consomme 1 crédit — un workflow de 15 modules déclenché 1 000 fois coûte 15 000 crédits. Chez n8n, chaque déclenchement du workflow compte pour 1 exécution, quel que soit le nombre d'étapes — le même workflow coûte 1 000 exécutions. C'est pourquoi la facture Make peut être 5 à 15 fois plus élevée que prévu sur des automatisations complexes.
Conclusion : n8n ou Make, la décision en 3 questions
Avant de vous inscrire sur l'une ou l'autre plateforme, posez-vous ces trois questions dans l'ordre :
1. Traitez-vous des données personnelles dans un secteur réglementé (santé, RH, juridique, collectivité) ? Si oui, la réponse est n8n self-hosted en France — le cadre légal décide avant les fonctionnalités.
2. Avez-vous besoin d'agents IA avec mémoire persistante ou RAG ? Si oui, n8n — Make AI Agents ne disposent pas de ces capacités nativement.
3. Votre volume dépassera-t-il 1 000 runs/mois avec des workflows de 10 étapes ou plus dans les 6 prochains mois ? Si oui, calculez le coût Make réel avec vos modules actuels. La surprise est souvent désagréable.
Si vous répondez non aux trois, Make est un excellent point de départ — plus rapide à maîtriser, plus large en intégrations, idéal pour les workflows métier standards.
La vraie différence entre les deux outils, c'est moins une comparaison de specs qu'une question de trajectoire. Make vous permet d'automatiser vite. n8n vous permet d'automatiser sans plafond — de coût, de données, de logique. Choisissez selon où vous voulez être dans 12 mois, pas selon ce dont vous avez besoin demain matin.