Make vs n8n : le vrai match de l'automatisation IA en 2026

Deux philosophies, un même terrain de jeu

Make et n8n font la même promesse : automatiser vos tâches répétitives en connectant vos outils entre eux. Mais la ressemblance s'arrête là. Make, anciennement Integromat, a choisi le chemin du SaaS visuel grand public. n8n a pris celui de l'open source, du self-hosting et du contrôle technique. En 2026, les deux plateformes se livrent une bataille frontale sur le terrain des agents IA — et c'est là que les différences deviennent vraiment intéressantes pour une PME.

Nous avions testé n8n en profondeur il y a quelques semaines. Depuis, Make a sorti ses agents IA nouvelle génération en février 2026, et les deux plateformes ont fait évoluer leurs tarifs. Il était temps de les mettre face à face.

Prix : le crédit contre l'exécution

C'est le premier réflexe quand on compare deux outils. Et ici, la logique de facturation change tout.

Make : chaque action compte

Make a abandonné le terme « opérations » en août 2025 au profit des « crédits ». Le principe reste le même : chaque action d'un module dans votre workflow consomme un crédit. Un scénario de 10 étapes qui tourne une fois = 10 crédits. Faites-le tourner 100 fois par jour, vous brûlez 30 000 crédits par mois — sur un seul workflow.

Les tarifs en avril 2026 :

• Free : 1 000 crédits/mois, agents IA inclus, accès aux 3 000+ intégrations
• Core : 10,59 €/mois, 10 000 crédits, webhooks, intervalle minimum d'1 minute
• Pro : exécution prioritaire, variables personnalisées, recherche plein texte dans les logs
• Teams : rôles d'équipe, templates partagés
• Enterprise : SSO, SCIM, logs d'audit, volumes sur mesure

Bonne nouvelle de 2026 : les crédits non utilisés sont reportés d'un mois sur les plans payants. Pour une activité saisonnière, ça peut économiser 50 à 100 € par mois selon Make.

n8n : un run = une exécution, point final

Chez n8n, une exécution, c'est un lancement complet de votre workflow. Peu importe qu'il contienne 3 ou 30 étapes, peu importe le volume de données traité : c'est une seule exécution facturée.

• Community (self-hosted) : gratuit, exécutions illimitées, utilisateurs illimités
• Starter (cloud) : 24 €/mois, 2 500 exécutions
• Pro (cloud) : 60 €/mois, 10 000 exécutions
• Business : 800 €/mois, 40 000 exécutions, SSO
• Enterprise : exécutions illimitées, support dédié, RBAC avancé

Depuis début 2026, n8n a supprimé les limites de workflows actifs sur tous les plans — vous ne payez que les exécutions.

Le calcul qui compte : prenons un workflow de 12 étapes qui tourne 50 fois par jour. Sur Make, c'est 12 × 50 × 30 = 18 000 crédits/mois. Sur n8n cloud, c'est 50 × 30 = 1 500 exécutions/mois. Avec le plan Starter n8n à 24 €/mois, vous êtes large. Sur Make, il faut le plan Core au minimum, et vous approchez de la limite. Plus vos workflows sont longs, plus n8n est économique.

Agents IA : le vrai champ de bataille

C'est ici que 2026 change la donne. Les deux plateformes veulent devenir le socle sur lequel les PME construisent leurs agents IA. Mais elles ne jouent pas dans la même catégorie.

Make : des agents visuels, enfin

En février 2026, Make a dévoilé sa nouvelle génération d'agents IA. Le principe : vous construisez un agent directement dans le canvas visuel de Make, avec des instructions en langage naturel. L'agent décide dynamiquement quelle route prendre dans le workflow.

Les points forts :

• Transparence visuelle : chaque appel d'outil, chaque décision de l'agent est loguée et visible pas à pas
• Routing dynamique : l'agent choisit lui-même le chemin à suivre dans le scénario
• Multi-LLM : connectez OpenAI, Anthropic ou tout modèle compatible — sur tous les plans payants depuis 2026
• Agents réutilisables : partagez un agent entre scénarios, équipes et clients

Les limites : les agents Make restent confinés à l'intérieur des workflows. Pas de déploiement autonome, pas d'embedding sur un site. Et surtout, pas de RAG (Retrieval Augmented Generation). Si votre agent doit fouiller une base documentaire interne avant de répondre, Make ne sait pas le faire nativement.

n8n : l'IA dans l'ADN

n8n a pris le virage IA plus tôt et plus profondément. La plateforme intègre nativement des pipelines RAG complets : vous connectez un vector store (Pinecone, Qdrant, Chroma, Supabase ou en mémoire), vous indexez vos documents, et votre agent interroge cette base pour répondre avec contexte.

Ce que n8n propose en plus :

• Nœuds LangChain natifs : chaînes de prompts, agents avec outils, mémoire conversationnelle
• RAG agentique : l'agent choisit dynamiquement entre sa base vectorielle, une recherche web ou un appel API selon la question
• Chat Trigger : interface conversationnelle intégrée, déployable via l'UI n8n ou en API
• Multi-agent : orchestrez plusieurs agents spécialisés dans un même workflow

Un responsable IT d'une PME de 40 personnes témoignait sur le forum DEV Community : « On utilise Make pour nos automatisations marketing simples et n8n pour tout ce qui touche à l'IA. Essayer de faire du RAG sur Make, c'est comme essayer de faire une pizza dans un grille-pain. »

Le constat est net : si votre projet d'automatisation implique des agents IA sophistiqués — avec mémoire, recherche documentaire, raisonnement multi-étapes — n8n a une longueur d'avance significative.

Intégrations et écosystème : quantité vs flexibilité

Make revendique plus de 3 000 intégrations natives. Gmail, Slack, HubSpot, Shopify, Notion, Airtable — tout est là, prêt à l'emploi, avec des modules préconfigurés. Pour une PME qui veut connecter son CRM à son outil d'emailing en 10 minutes, c'est imbattable.

n8n affiche 400+ nœuds natifs et 600+ nœuds communautaires, soit environ 1 000 intégrations au total. C'est moins, mais n8n compense avec un nœud HTTP Request qui permet de connecter n'importe quelle API REST ou GraphQL. Si votre outil a une API, n8n peut s'y brancher — mais il faudra configurer les headers, l'authentification et le parsing vous-même.

En pratique, pour 80 % des cas d'usage classiques d'une PME (synchro CRM, emails automatiques, notifications Slack, mises à jour de tableurs), les deux plateformes font le travail. La différence se manifeste sur les cas spécifiques : Make aura plus souvent un connecteur natif prêt à l'emploi ; n8n demandera parfois un peu de configuration manuelle mais acceptera des cas d'usage plus exotiques.

Prise en main : 10 minutes vs 10 heures

Soyons directs. Un responsable marketing qui n'a jamais codé peut construire son premier workflow Make en une demi-heure. L'interface est visuelle, intuitive, chaque module se configure avec des menus déroulants. Les erreurs sont signalées clairement, les logs sont lisibles.

Sur n8n, le même profil va probablement souffrir. L'interface est correcte, mais dès qu'on dépasse les workflows basiques, on tombe sur des expressions JavaScript, des configurations JSON, des concepts comme les webhooks ou les vector stores qu'il faut comprendre. Le test réalisé par Hackceleration estimait la courbe d'apprentissage de n8n à 2-3 semaines pour un utilisateur non-technique, contre 2-3 jours pour Make.

En revanche, un développeur ou un profil data sera chez lui sur n8n. La possibilité d'écrire du code custom dans chaque nœud, de self-hoster l'instance, de versionner les workflows en JSON dans Git — c'est un confort que Make ne propose pas.

Self-hosting et données : le critère oublié

C'est un sujet que beaucoup de comparatifs survolent. Et pourtant, pour une PME française en 2026, c'est devenu central.

n8n est open source (licence fair-code). Vous pouvez l'héberger sur votre serveur, chez OVHcloud, sur un VPS à 5 €/mois. Vos données restent chez vous. Zéro dépendance à un cloud américain. Exécutions illimitées. Pour une PME qui traite des données clients sensibles ou qui doit se conformer au RGPD sans se poser de questions, c'est un argument massif.

OVHcloud a d'ailleurs publié une architecture de référence pour déployer un workflow RAG souverain avec n8n sur son cloud. Le coût d'infrastructure : entre 20 et 50 €/mois selon la charge, exécutions illimitées incluses.

Make, c'est cloud uniquement. Vos données transitent par leurs serveurs (hébergés en UE pour les plans Enterprise). C'est parfaitement utilisable, mais vous n'avez pas la main sur l'infrastructure. Et à très gros volume, les crédits peuvent grimper vite.

Quel outil pour quel profil ?

Après avoir utilisé les deux, le choix dépend moins de l'outil que de qui va s'en servir et pour quoi faire.

Choisissez [[link:make|Make]] si :

• Votre équipe n'a pas de profil technique dédié
• Vous voulez automatiser des workflows marketing, CRM, support client en quelques heures
• Vous avez besoin de 3 000+ connecteurs prêts à l'emploi
• Vos workflows restent simples à moyennement complexes (moins de 15-20 étapes)
• Le budget n'est pas un problème tant que le volume reste raisonnable

Choisissez n8n si :

• Vous avez un développeur ou un profil data dans l'équipe (même à temps partiel)
• Vous construisez des agents IA avec RAG, mémoire, raisonnement multi-étapes
• Le self-hosting et la souveraineté des données sont des critères
• Vos volumes d'exécution sont élevés (le self-hosted gratuit change la donne)
• Vous voulez versionner vos workflows dans Git

Et rien n'empêche d'utiliser les deux. Le témoignage cité plus haut n'est pas isolé : plusieurs PME utilisent Make pour les automatisations simples du quotidien et n8n pour les projets IA plus ambitieux. À 10 €/mois pour Make Core et 0 € pour n8n self-hosted, le coût combiné reste dérisoire.