n8n vs Make.com : comparatif 2025 & retour d’expérience

Automatiser un process métier en glissant trois blocs sur un canvas ? Ce qui relevait encore du bricolage en 2020 est devenu la nouvelle norme. Au fil des dernières années, le no/low-code s’est imposé dans les équipes comme un moyen simple de fluidifier les flux et d’éliminer les tâches répétitives. Porté par l’IA générative, le mouvement s’accélère : les automatisations se font plus « intelligentes », capables de comprendre un texte, de résumer une information ou de décider de l’action suivante.

Au cœur de cette démocratisation, deux acteurs tirent leur épingle du jeu côté automatisation : n8n, l’alternative open-source plébiscitée pour son contrôle total, et Make.com, ex-Integromat, qui mise sur le plug-and-play SaaS. Mais laquelle est adaptée à vos besoins, vos processus, vos impératifs budgétaires et vos impératifs de sécurité ?

Dans ce comparatif n8n vs Make.com, nous vous proposons donc :

• Un panorama express pour situer objectivement les deux solutions (fonctionnalités, IA, tarifs, courbe d’apprentissage).
• Notre « Parole d’expert » : retour d’expérience terrain sur les coûts cachés, la sécurité, la réalité du prompt-engineering, et la gestion de projet (comment éviter le fameux workflow Frankenstein !).

Alors, n8n vs Make.com : Lequel propulsera vos processus sans faire exploser la facture (ni le service sécu) ? 👉 Réponse dans les lignes qui suivent.

1. Panorama express des deux plateformes

1.1 Fiches d’identité : qu’est-ce que Make.com et n8n ?

• Make.com (ex-Integromat) est un pur SaaS (logiciel accessible en ligne, sans installation locale) rebaptisé le 22 février 2022 après son rachat par Celonis. La promesse ? « Automatiser à la vitesse de vos idées » via un éditeur visuel et une bibliothèque géante de modules (blocs de fonctionnalités prêtes à connecter entre elles) prêts à l’emploi — le tout sans déploiement serveur.

• n8n est un outil d’automatisation open-source né à Berlin en 2019. Vous l’installez on-premise (sur vos propres serveurs) ou vous optez pour le Cloud managé. Sa licence « fair-code » (open-source avec limites d’usage) vous autorise à créer vos propres nœuds (briques d’action prêtes à l’emploi) et à garder la main sur l’infrastructure. Bref, le candidat idéal si vous cherchez contrôle et flexibilité avancée.

1.2 n8n vs Make.com : Fonctionnalités clés en 2025

Les deux concurrents misent sur le drag-and-drop et les connecteurs, mais l’échelle diffère :

Catalogue d’intégrations :

• Environ 1 090 nœuds officiels pour n8n (extensibles via HTTP / code)
• Plus de 2 500 apps pré-intégrées côté Make.com

IA & agents :

• Make.com répond avec la suite Make AI Agents (bêta) : agents adaptatifs, 30 000 actions possibles et choix du modèle LLM (Large Language Model — intelligence artificielle spécialisée dans le traitement du langage naturel, comme GPT-4 ou Claude).
• n8n embarque des nœuds OpenAI-/Claude-ready et surtout ses AI Agents que vous orchestrez comme n’importe quel workflow.

Logiciels prêts à l’emploi :

Bibliothèques de templates, des règles conditionnelles (exemple : si tel critère est vrai, alors envoie un email), un historique des modifications et un tableau de bord pour voir ce qui s’exécute en temps-réel sur les deux plateformes.

1.3 n8n vs Make.com : Tarifs officiels & modèles d’hébergement

À volume équivalent, n8n reste prévisible (facturation à l’exécution, c’est-à-dire au run complet du workflow) et auto-hébergeable (self-hostable). Make séduit par son ticket d’entrée mini, mais la note grimpe dès qu’un scénario comporte beaucoup d’étapes (car chaque étape = 1 opération).

1.4 Courbe d’apprentissage & support

n8n : documentation fouillée, forum réactif (< 8 h de délai moyen) et forte culture développeur (code node, logs détaillés). Exige toutefois des bases de connaissance API/JS pour en tirer le meilleur parti.

Make.com : prise en main express grâce aux scénarios pré-configurés et à la Make Academy (micro-cours gratuits). Idéal pour un public néophyte ; la contrepartie est un niveau d’abstraction plus élevé et moins de liberté sur la logique fine.

1.5 n8n vs Make.com : Tableau comparatif synthétique

À retenir : si vous voulez maîtriser votre infra et jouer avec des agents IA maison, n8n coche les cases. Pour démarrer en quelques clics avec un maximum de connecteurs, Make.com conserve une longueur d’avance.

2. Retour d’expérience terrain : au-delà des fiches produit

Avant de passer en production, nous avons éprouvé n8n et Make.com sur plusieurs projets internes : automatisation de la veille marketing et communication, reporting financier, chaînage d’Agents IA. Voici les enseignements clés que vous ne trouverez pas toujours dans les comparatifs « catalogue » n8n vs Make.com. Prêt·e ? C’est parti ! 💡

2.1 Gestion de projet : partir du besoin, pas de la techno

Vous vous en doutez certainement : l’automatisation n’est jamais une fin en soi. Avant même d’ouvrir n8n ou Make.com, prenez le temps de cartographier vos processus — qui fait quoi, quand, avec quelles données ? Sans cette étape, le risque est grand de construire un workflow brillant… mais hors-sol, qui complexifie au lieu de simplifier.

Concrètement, nous conseillons toujours un atelier d’idéation en trois temps :

1. Objectifs métiers : quel indicateur veut-on améliorer (temps de traitement, revenu mensuel récurrent, satisfaction client…) ?
2. Flux de données : d’où part l’information, qui la transforme, où doit-elle arriver ?
3. Critères de réussite : que signifie « done » ? Une notification Slack, une ligne dans le CRM, un fichier archivé… ?

En procédant ainsi, vous alignez tous les acteurs (métier, IT, sécurité) et vous évitez le syndrome du « workflow Frankenstein » — complexe, difficile à maintenir et, in fine, coûteux. Bref, maîtriser le projet avant la plateforme reste le premier levier de réussite.

2.2 Connaissance API : l’inévitable face cachée

Le no-code ne supprime pas la connexion entre outils (les fameuses API) ; il la rend juste plus accessible. La preuve sur un exemple simple.

Cas réel — Connecter Google Sheets

• Avec n8n auto-hébergé (vous gérez votre serveur)

1. Côté Google, vous créez une autorisation d’accès (dans la console Google) et activez Google Sheets.
2. Google vous fournit deux identifiants (Client ID et Secret) — l’équivalent des « papiers d’identité » de votre appli.
3. Côté n8n, vous collez ces identifiants, validez la connexion (fenêtre « Autoriser Google ») et cochez l’option pour que la connexion reste active (« refresh token »).
4. Vous indiquez où chaque colonne va (faire correspondre vos colonnes Sheets avec les champs attendus).

👉 Résultat : très flexible, mais un peu fastidieux la première fois.

Et si tout cela vous semble déjà un peu « trop réglages », pas d’inquiétude : la version Cloud simplifie grandement la connexion.

• Avec n8n Cloud ou Make.com (tout est hébergé pour vous)

Vous cliquez sur « Se connecter avec Google », choisissez votre compte et c’est fini. La plateforme a déjà préparé l’application côté Google et stocke la clé de longue durée automatiquement.

👉 Résultat : connexion en une minute, sans réglages techniques.

En clair : n8n auto-hébergé, c’est la version « je maîtrise tout » (donc je paramètre tout) ; n8n Cloud et Make.com, c’est la version « prête à l’emploi ».

💡 Conseil pratique

• Si vous débutez, préférez les versions Cloud pour vos premiers cas d’usage.
• Centralisez vos clés d’accès (tokens) dans un coffre-fort prévu par l’outil et notez où et qui les gère : vous éviterez 80 % des soucis de connexion et de sécurité.

2.3 IA & agents IA : promesses, modèles… et limites

a) Avant tout, de quoi parle-t-on ?

• Automatisation : enchaîner des actions selon des règles (exemple : si un formulaire est soumis → créer un lead → envoyer un email). C’est déterministe et rapide.
• IA (LLM, vision, etc.) : ajouter une brique d’analyse dans le workflow (exemple :  résumer un email, extraire des champs, classer une demande). Ça comprend le contenu, mais nécessite un prompt et peut varier selon le modèle.
• Agent IA : un « bot » orienté objectif qui sait planifier, choisir des outils (APIs, bases), boucler jusqu’à atteindre un résultat (exemple : lire un email, chercher des infos, mettre à jour le CRM, répondre). Puissant, mais à encadrer (limites d’étapes, budget, validations).

b) IA & Agents IA : n8n vs Make.com

L’intégration IA est partout dans le marketing, mais la pratique demande un vrai savoir-faire — surtout parce que chaque modèle ne « pense » pas de la même façon :

• Make AI Agents mise sur la simplicité : un module « Analyse de sentiment » se règle en 30 secondes. Avantage : démarrage très rapide, sans réglages techniques. Limite : moins de leviers pour personnaliser finement le comportement (ajuster précisément les instructions, le « niveau de créativité », ou brancher votre propre base de connaissances).

• n8n permet de créer vos propres agents IA et de les faire travailler ensemble. Vous pouvez même faire tourner des modèles en local (par exemple, avec Ollama, sur vos serveurs). Avantage : contrôle total. En contrepartie : il faut savoir rédiger des instructions claires (prompts), poser des garde-fous (limites, validations) et gérer les clés d’accès correctement (création, renouvellement, droits).

• Choisir le bon LLM change tout : GPT-4o, Claude 3, Gemini 1.5 ou Perplexity ont chacun leur dialecte (format d’instructions, longueur de contexte, coûts, latence). Un prompt qui résume parfaitement sous GPT-4o peut devenir verbeux sous Llama 3 ou être tronqué par la fenêtre de contexte de Claude.
  👉 Avant d’industrialiser, testez vos prompts sur au moins deux modèles et calibrez : structure (system / user), tonalité, température, longueur de sortie.

💡 Astuce : stockez vos prompts — et la liste des modèles ciblés — dans des variables d’environnement versionnées ; vous pourrez itérer sans casser les scénarios en production.

c) Cas réel — 2 600 lignes : Agent IA vs nœud Code (n8n)

Contexte : Analyse d’un fichier Google Sheets de 2 600 leads (recherche d’informations).

Tentative 1 — Agent IA

Orchestration via un agent (LLM). Résultat : traitement interrompu après environ 25 minutes, facture d’environ 5 € en API IA (beaucoup de tokens consommés).

Pourquoi ? Volume important, prompts « généreux », pas de découpage fin (batching), limites de temps.

Tentative 2 — Nœud Code

Même logique, codée en JavaScript dans le nœud « Function » (règles déterministes : regex, mapping, dédoublonnage). Succès en environ 10 secondes, 0 € de coût API (hors infra).

À retenir

• Si la tâche est règle → action, privilégiez le déterministe (code ou règles).
• Réservez l’IA aux besoins sémantiques (interprétation, ambiguïtés).
• Toujours tester sur un échantillon, limiter la verbosité (prompts & réponses) et fixer un budget / timeout.

Les montants et durées varient selon le modèle IA et la connexion ; l’enseignement reste le même.

2.4 Coûts cachés : quand la facture peut vraiment s’envoler

Avant de parler prix, posons quelques notions :

• Opération (Make.com) : 1 étape exécutée dans un scénario. Une boucle de 4 étapes = 4 opérations par élément.
• Exécution (n8n) : 1 run complet d’un workflow, du déclencheur à la fin, peu importe le nombre d’étapes.
• Token (IA) : plus petite unité de texte facturée par un modèle d’IA (LLM). Un appel IA facture les tokens lus (votre consigne + le texte d’entrée) et ceux générés (la réponse). Plus vous envoyez/recevez de texte, plus vous payez.

Comment ça s’additionne ?

• Dans Make.com : vous payez les opérations du scénario + les tokens consommés par les modules IA utilisés.
• Dans n8n : vous payez l’exécution du workflow + les tokens consommés par les nœuds IA du workflow.

Concrètement…

Un traitement de 1 000 emails avec : lecture → analyse IA → classement → notification.

• Make.com : 4 étapes → 4 000 opérations + les tokens de l’analyse IA (selon la longueur des emails et la taille des réponses)
• n8n : 1 000 exécutions + les tokens de l’analyse IA

👉 Si les emails sont longs ou si la réponse IA est verbeuse, les tokens deviennent le premier poste de coût.

Anti-surprises (à paramétrer)

• Limitez les opérations/exécutions (garde-fous, « max operations per run »).
• Bornez les tokens : consignes de concision (« réponds en 3 phrases »), paramètres de longueur max, résumés avant l’appel IA.
• Choisissez le modèle adapté : inutile d’utiliser un modèle « haut de gamme » pour une simple extraction de champs.

n8n vs Make.com : Et maintenant parlons prix

Sur le papier, Make.com affiche 10 000 ops pour 9 $/mois et n8n Cloud 2 500 exécutions pour 20 €/mois. Mais regardons ce qui se passe quand on soulève le capot :

Granularité de facturation

• Make.com : 1 module = 1 opération. Un scénario « boucle → filtre → écriture » peut consommer 5 ops d’un coup.
• n8n : 1 exécution = tout le workflow – rentable sur des scénarios complexes (20 nœuds), moins sur des tâches ultra-simples, mais fréquentes.

Tarifs LLM très variables

• GPT-4o : 2,50 $/M tokens input / 10 $/M tokens output
• Claude 3.5 Sonnet : 3 $/M input / 15 $/M output
• GPT-4.5 preview : 75 $/M tokens (!), soit 30 × le coût d’un GPT-4o texte.

⚠️ Choisir le mauvais modèle ou ne pas tronquer les réponses peut multiplier votre facture par 10 ou 30.

Boucles et déclencheurs mal maîtrisés

Le vrai piège ? Un workflow qui tourne en boucle sans garde-fou : appel API → nouvel événement → déclencheur → nouvel appel…

Résultat : des milliers d’opérations ou d’exécutions en quelques minutes et une facture surprise à quatre chiffres. La communauté Make recommande d’ailleurs de fixer des limites d’usage avant d’exécuter un scénario IA.

Coûts satellites (souvent oubliés)

• Quotas et surcoûts des SaaS reliés (HubSpot, Google Sheets, etc.)
• Stockage des logs, monitoring, backups
• Infrastructure si vous self-hostez n8n (CPU / RAM pour les modèles locaux, trafic sortant, mise à jour de sécurité)

⚠️ Moralité : raisonnez en TCO (Total Cost of Ownership) – plateforme + LLM + services tiers + infrastructure – pas seulement en coût d’entrée. Un tableur de simulation (ops, tokens, appels API) peut éviter bien des sueurs froides !

2.5 Cybersécurité et conformité (RGPD)

Automatiser, c’est faire circuler des données. Pour rester serein, appliquez ces garde-fous dès le départ :

1. Clés et mots de passe : jamais en clair

Utilisez un vault (coffre-fort dans l’outil) ou un secret manager externe (exemple :  HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Bitwarden).

🧭 Note tech : activez la rotation, gardez un journal d’accès

2. Droits d’accès : le minimum utile

Distinguez lecture et édition. Limitez l’édition à quelques personnes et faites une revue à 4 yeux avant mise en prod.

🧭 Note tech : mettez en place des rôles IAM (Identity and Access Management) et des environnements séparés (dev/recette/prod).

3. Code dans les workflows : avec parcimonie

Préférez les blocs prêts à l’emploi. Si vous utilisez un bloc Function (JavaScript) : relisez, testez, documentez.

🧭 Note tech : surveillez variables d’environnement et risques d’injection.

4. n8n vs Make : Où sont vos données ?

Avec Make.com (Cloud mutualisé), demandez l’hébergement UE si nécessaire. Avec n8n en auto-hébergement, vous choisissez l’emplacement… et vous gérez les mises à jour.

🧭 Note tech : data residency, patching de sécurité.

5. Logs et données personnelles : sobriété

Ne stockez que le nécessaire. Masquez (pseudonymisez) les champs sensibles dans les logs et fixez une durée de rétention courte.

🧭 Note tech : signez un DPA, tenez un registre des traitements.

6. Webhooks et intégrations : vérifier et limiter

Vérifiez la signature des requêtes entrantes, limitez la fréquence (rate-limit) et ajoutez des garde-fous (quotas, alertes).

🧭 Astuce anti-boucle : marquez les éléments traités (exemple : processed_at).

7. Sauvegardes & continuité

Planifiez des sauvegardes chiffrées et testez la restauration. Restreignez l’accès aux backups.

🧭 Note tech : PRA/PCA, chiffrement au repos et en transit.

✅ À mettre en place tout de suite : coffre-fort pour secrets, rôles stricts, revue systématique, rétention de logs courte, alertes sur volumes anormaux. Ensuite, on ajuste selon vos contraintes RGPD et votre niveau d’exposition.

2.6 n8n vs Make.com : Choisissez selon vos priorités

Conclusion — le bon choix dépend de votre contexte

En résumé, dans la « battle » n8n vs Make.com il n’y a pas de « vainqueur » universel : choisir l’un ou l’autre dépend de vos priorités.

• Vous privilégiez la simplicité et un démarrage immédiat sur des flux courts → Make.com est souvent le plus fluide.
• Vous recherchez contrôle, extensibilité et maîtrise des données/coûts (notamment en RGPD ou sur des workflows complexes) → n8n prend l’avantage, surtout en auto-hébergement.
• Côté IA,
  • besoins avancés (multi-modèles, prompts versionnés) → n8n;
  • besoins standards plug-and-play → Make AI Agents.

Comment décider sereinement ?

Nous pouvons vous aider à trancher, sur pièces :

• cartographie rapide de vos processus et priorités métiers ;
• simulation TCO (Total Cost of Ownership, opérations/exécutions + tokens IA) sur 1–2 scénarios types ;
• check sécurité/RGPD et garde-fous (rôles, vaults, anti-boucles) ;
• mini POC pour valider l’outillage.

Vous hésitez encore ? Parlons de vos flux réels : on vous propose un plan d’action pragmatique et une recommandation outillée. 🤝

Pour en savoir +

• n8n.io
• make.com

Par Laurent Bongini, Chef de projet

Lexique express

Agent IA : « bot » orienté objectif qui peut planifier, appeler des outils (APIs, bases) et boucler jusqu’au résultat.

Data residency : localisation physique/contractuelle de vos données (UE, France, etc.).

DPA (Data Processing Agreement) : contrat de sous-traitance des données personnelles (RGPD).

Exécution (n8n) : un run complet d’un workflow, quel que soit le nombre d’étapes.

Extensibilité / flexibilité avancée : capacité à ajouter vos propres briques, scripts ou connecteurs et à faire évoluer l’outil.

Fair-code : code source ouvert et modifiable, avec quelques limites d’usage fixées par l’éditeur.

IAM (Identity & Access Management) : gestion des identités et des accès (rôles, droits, MFA, journalisation).

LLM (Large Language Model) : modèle d’IA spécialisé dans le langage (exemple :  GPT-4o, Claude 3, Llama 3…).

Nœud / module (node/module) : brique d’action dans un workflow (exemple :  « Lire Google Sheets », « Envoyer un email »).

On-premise / auto-hébergement : déploiement sur vos propres serveurs (ou cloud privé) que vous administrez.

Opération (Make) : une étape exécutée (chaque module = 1 opération).

Prompt / prompt engineering : instruction donnée à un LLM / art de formuler ces instructions pour obtenir le bon résultat.

Rate limit : plafond du nombre de requêtes sur une période donnée (anti-abus/boucles).

Refresh token : clé longue durée qui renouvelle automatiquement une session OAuth.

Rétention de logs : durée de conservation des journaux techniques (souvent courte : 15–30 jours).

Revenu mensuel récurrent (MRR) : recettes d’abonnement mensuelles (utilisé surtout en SaaS).

SaaS (Software as a Service) : logiciel en ligne, prêt à l’emploi, sans installation locale.

Secret manager : outil dédié à la gestion/rotation des secrets (exemple :  HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager…).

TCO (Total Cost of Ownership / coût total de possession) : ici, cela inclut plateforme + IA (tokens) + APIs tierces + infra + exploitation + temps humain.

Token (IA) : unité de texte facturée par un LLM (texte lu + texte généré).

Vault : coffre-fort pour secrets (clés, mots de passe) intégré à la plateforme.

Webhook : URL qui reçoit des événements en temps réel d’un service tiers.

Workflow : enchaînement d’actions qui réalisent un processus (déclencheur → étapes → résultat).

Vous souhaitez réagir ou en savoir plus ?
Nous restons à votre disposition pour échanger avec vous autour d’un café.