n8n vs Make : lequel choisir en 2026 ?

Make convient mieux si vous voulez démarrer vite sans équipe technique : l'interface est plus accessible et le paramétrage prend une trentaine de minutes. n8n devient le meilleur choix dès que vos workflows se complexifient, que vos volumes augmentent, ou que vos données sont sensibles — c'est le seul des deux que vous pouvez auto-héberger en France.

n8nMake RGPDComparatif 2026

Le verdict en trois lignes

  • Choisissez Make — si votre équipe n'a pas de profil technique et que vous voulez des automatisations en production cette semaine.
  • Choisissez n8n — si vos workflows sont complexes, vos volumes importants, ou vos données sensibles — c'est le seul auto-hébergeable.
  • Dans le doute — commencez sur Make pour valider la valeur métier, puis migrez vers n8n quand le coût par opération devient un sujet.

Nous déployons les deux outils. Notre recommandation dépend de votre cas, pas d'un partenariat.

Comparatif n8n vs Make : prix, RGPD, complexité des workflows — analyse CZ Multimédia

En bref

  • Prix de départ : n8n : gratuit en self-hosted, 24 €/mois en cloud — Make : 9 €/mois
  • Coût à 10 000 opérations/mois : n8n : 0 € en self-hosted (~50 € en cloud) — Make : ~29 €
  • Auto-hébergement : n8n : oui, en France ou chez vous — Make : non, cloud uniquement
  • Intégrations natives : n8n : ~900 — Make : ~2 000
  • Temps de mise en route : n8n : 1 à 2 jours en self-hosted (1 h en cloud) — Make : 30 minutes
  • Recommandation : Make pour démarrer vite sans équipe technique ; n8n dès que la complexité, le volume ou la confidentialité comptent
Comparatif

n8n et Make, critère par critère

Les deux plateformes font le même métier — connecter vos outils et exécuter des traitements automatiques. Elles diffèrent sur trois points qui décident presque toujours du choix : le coût réel à l'usage, l'endroit où vivent vos données, et le plafond de complexité.

Critèren8nMake
Prix de départGratuit en self-hosted · 24 €/mois en cloud9 €/mois
Modèle tarifaireExécutions (cloud) · illimité (self-hosted)Opérations
Coût à 10 000 opérations/mois0 € en self-hosted · ~50 € en cloud~29 €
Intégrations natives~900~2 000
Auto-hébergementOui — France, UE ou vos serveursNon
Hébergement des donnéesVotre choix (self-hosted) · UE et US (cloud)UE par défaut
Conformité RGPDTotale en self-hostedBonne (hébergement UE)
Complexité des workflowsIllimitée — code personnalisé possibleAvancée, mais sans code
Courbe d'apprentissageRaideModérée
IA et agentsAvancé — nœuds IA et agents autonomesBasique — modules IA
Temps de mise en route1 à 2 jours en self-hosted · 1 h en cloud30 minutes
Idéal pourÉquipes techniques, montée en charge, souverainetéPME cherchant l'équilibre coût/puissance

Le coût réel n'est pas le prix affiché

Make facture à l'opération : chaque étape d'un scénario consomme du quota. Un workflow qui paraît simple peut consommer dix opérations à chaque exécution. C'est la raison pour laquelle la facture Make grimpe rarement de façon linéaire — elle grimpe par paliers, au moment où l'on ne s'y attend pas.

n8n en self-hosted ne facture rien à l'exécution : vous payez votre serveur, entre 20 et 60 € par mois pour un VPS français, quel que soit le nombre de workflows. Le coût se déplace du volume vers la compétence technique nécessaire pour tenir l'infrastructure.

Le point de bascule se situe autour de quelques milliers d'opérations par mois. En dessous, Make est plus économique une fois le temps d'installation pris en compte. Au-dessus, n8n self-hosted devient nettement moins cher.

Coût mensuel à 10 000 opérations

n8n self-hosted20 – 60 €

Coût du VPS français uniquement, quel que soit le volume d'exécutions.

n8n cloud~50 €

Facturation à l'exécution, hébergement géré par l'éditeur.

Make~29 €

Facturation à l'opération : chaque étape d'un scénario consomme du quota.

Hors coût d'installation et de maintenance. Un déploiement n8n self-hosted accompagné se situe entre 2 000 et 4 000 € HT pour un premier chantier.

Données

Où vivent vos données ?

C'est le critère qui tranche pour les secteurs réglementés — santé, juridique, finance, RH — et celui que les comparatifs oublient le plus souvent.

n8n self-hosted

L'instance tourne sur votre serveur, en France, dans l'UE ou dans vos propres locaux. Les identifiants de connexion à vos outils, les données qui transitent dans les workflows et l'historique complet des exécutions restent dans votre périmètre. Aucun tiers n'y accède.

C'est la seule configuration des deux qui supprime totalement la question du transfert de données hors UE.

Make

Make héberge par défaut dans un datacenter européen, ce qui couvre déjà la plupart des usages courants. La plateforme reste toutefois gérée par l'éditeur : vous ne maîtrisez ni la rétention réelle, ni les accès internes, ni les sous-traitants.

Suffisant pour des données commerciales ordinaires. Généralement insuffisant dès que vous manipulez des données de santé, des pièces juridiques ou des dossiers RH nominatifs.

Décision

Quel outil pour votre situation

Make

TPE ou PME sans équipe technique

Vous voulez automatiser des relances, des notifications et des synchronisations simples, sans dépendre d'un développeur pour chaque modification.

Make

Beaucoup d'outils SaaS peu connus

Le catalogue d'intégrations natives de Make est deux fois plus fourni. Sur des applications de niche, il évite de développer des connexions à la main.

Make

Besoin de résultats immédiats

Trente minutes suffisent pour un premier scénario en production. C'est le bon choix pour prouver la valeur de l'automatisation en interne.

n8n

Données sensibles ou secteur réglementé

Santé, juridique, finance, RH : l'auto-hébergement en France supprime la question du transfert de données et vous rend seul responsable des accès.

n8n

Volumes importants ou en croissance

Au-delà de quelques milliers d'opérations mensuelles, la facturation à l'opération devient le premier poste de coût. Le self-hosted le remplace par un coût fixe.

n8n

Workflows complexes ou agents IA

Logique conditionnelle profonde, traitement de données, appels d'API sur mesure, agents autonomes : n8n accepte du code là où Make atteint son plafond.

FAQ

Questions fréquentes

Cela dépend de votre volume. Make démarre à 9 €/mois et coûte environ 29 € pour 10 000 opérations mensuelles. n8n en self-hosted ne facture pas l'exécution : vous payez seulement votre serveur, entre 20 et 60 €/mois, quel que soit le volume. En dessous de quelques milliers d'opérations, Make revient moins cher une fois le temps d'installation compté. Au-dessus, n8n devient nettement plus économique.

Non. Make est une plateforme cloud uniquement, hébergée par l'éditeur dans un datacenter européen. Si l'auto-hébergement est une exigence — pour des raisons réglementaires ou de politique interne — n8n est le seul des deux à le permettre.

La courbe d'apprentissage est plus raide que celle de Make, surtout pour le déploiement self-hosted qui demande des compétences serveur. L'usage quotidien de l'éditeur de workflows reste accessible. En pratique, la difficulté porte moins sur n8n lui-même que sur l'infrastructure qui le fait tourner de façon fiable.

Oui, mais la migration n'est pas automatique : chaque scénario doit être reconstruit, les deux outils ne partageant pas le même modèle. Comptez 1 à 3 jours pour une PME disposant de 10 à 20 workflows actifs. C'est aussi l'occasion de supprimer les automatisations devenues inutiles.

n8n. Il propose des nœuds IA avancés et permet de construire de véritables agents autonomes, avec mémoire et outils. Make dispose de modules IA plus basiques, adaptés à des appels ponctuels à un modèle mais pas à l'orchestration d'un agent.

Pas nécessairement. Certaines entreprises gardent Make pour les automatisations marketing simples, gérées directement par les équipes métier, et déploient n8n pour les traitements sensibles ou volumineux. Le coût de cette cohabitation est la double compétence à maintenir.

Le risque n'est pas de choisir « le mauvais » : les deux fonctionnent. Il est de découvrir la contrainte trop tard — une facture qui triple après six mois, ou un audit qui révèle que des données personnelles transitent par une plateforme non maîtrisée. C'est pour cela que le volume prévisionnel et la sensibilité des données doivent être tranchés avant le choix, pas après.
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