Quelle plateforme d’agents IA choisir entre n8n, Dust et AgentKit ?

Choisir entre n8n, Dust et AgentKit dépend de vos compétences techniques, budget et exigences métier. Chaque plateforme répond à des besoins distincts, du contrôle technique à la gouvernance en passant par le prototypage rapide. Découvrez quel outil convient à votre contexte précis en 2025.

3 principaux points à retenir.

• n8n : Le roi de la flexibilité et de l’automatisation avancée, idéal pour les équipes techniques et auto-hébergées.
• Dust : La solution gouvernée et sécurisée, parfaite pour les PME soucieuses de conformité et collaboration rapide.
• AgentKit : L’outil simple pour prototyper vite dans l’écosystème OpenAI mais limité hors chatbots et petites structures.

Quelles sont les différences clés entre n8n, Dust et AgentKit

N8n, Dust et AgentKit incarnent trois propositions distinctes sur le marché des agents IA en 2025, chacune répondant à des besoins spécifiques. N8n offre une flexibilité technique maximale avec une option de self-hosting qui permet de gérer des automatisations complexes, ce qui en fait un choix prisé pour les équipes techniques. Dust, quant à lui, se distingue par sa gouvernance et sa conformité, parfait pour les organisations cherchant à intégrer des processus knowledge-intensive. Enfin, AgentKit mise sur la simplicité et la rapidité de prototypage au sein de l’écosystème OpenAI, mais cela vient avec un verrouillage fort.

En ce qui concerne l’architecture, n8n est conçu pour la personnalisation et l’intégration, offrant plus de 420 connecteurs pour orchestrer des workflows complexes. Dust utilise une infrastructure orientée connaissance, intégrant des agents gouvernés pour exploiter pleinement les données internes et externes. AgentKit, en revanche, s’appuie sur une interface drag-and-drop pour créer rapidement des agents, mais il est limité aux modèles OpenAI, ce qui restreint sa souplesse.

Les principaux usages ciblés varient : n8n s’adresse aux utilisateurs cherchant à automatiser des processus avec des logiques conditionnelles avancées, tandis que Dust se concentre sur la gestion des connaissances et le support au sein des organisations. AgentKit est idéal pour ceux qui veulent lancer rapidement des chatbots ou des agents conversationnels sans se soucier du développement complexe.

Côté modèles économiques, n8n propose des plans adaptés selon le nombre d’exécutions, ce qui le rend rentable pour les projets à fort volume. Dust fonctionne sur un modèle de pricing par utilisateur, et si votre équipe est large, cela peut devenir coûteux. Pour AgentKit, le système de facturation à l’usage signifie que les coûts peuvent rapidement grimper en fonction de l’intensité d’utilisation.

• N8n: Flexibilité technique, self-hosting, idéal pour automatisations complexes.
• Dust: Gouvernance, conformité, parfait pour les intégrations knowledge-intensive.
• AgentKit: Simplicité, rapidité de prototypage, verrouillage à l’écosystème OpenAI.

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Ces différences conditionnent le choix selon le profil utilisateur. Si vous êtes un solopreneur technique, n8n conviendra parfaitement. Pour une start-up qui doit assurer une conception rapide tout en respectant la conformité, Dust est le choix évident. Si votre objectif est de prototyper rapidement et que vous êtes déjà dans l’écosystème OpenAI, AgentKit peut être adapté, mais attention aux limitations.

Pour un comparatif adéquat entre ces solutions, consultez ce guide complet.

Comment choisir la plateforme selon votre profil et budget

Choisir une plateforme d’agents IA n’est pas une mince affaire. La décision dépend largement de votre taille, vos compétences techniques et vos priorités budgétaires. Regardons de plus près trois profils types : le solopreneur, une start-up de 6 personnes et une PME de 70 collaborateurs.

1. Solopreneur (<100€/mois)

• Budget : restreint, autour de 100€ par mois.
• Niveau technique requis : peu ou pas de compétences techniques.
• Gouvernance : minimale, l’accent est mis sur la rapidité d’implémentation.
• Cas d’usage : besoin d’automatiser des tâches simples sans surcharger la gestion technique.

Recommandation : Dust est la meilleure option ici, avec un coût de 29€ par utilisateur et une interface intuitive permettant de créer des agents rapidement. Sa structure favorise un déploiement rapide, parfait pour le solopreneur qui manque de temps.

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2. Start-up de 6 personnes (Budget 500-2000€/mois)

• Budget : entre 500 et 2000€ par mois.
• Niveau technique requis : au moins un membre doit avoir des compétences techniques.
• Gouvernance : une gouvernance élémentaire est souhaitable pour la collaboration entre l’équipe.
• Cas d’usage : tests rapides avec divers outils et intégrations.

Recommandation : encore une fois, Dust se distingue. Son interface collaborative et ses outils de gouvernance adaptées à la vitesse d’exécution apportent une réelle valeur ajoutée. Un autre choix, n8n Cloud, pourrait fonctionner si un profil technique est présent dans l’équipe, offrant plus de flexibilité à un coût similaire.

3. PME de 70 collaborateurs (Budget 5-15K€/mois)

• Budget : 5 à 15K€ par mois.
• Niveau technique requis : une équipe IT solide est essentielle.
• Gouvernance : des exigences de conformité et de sécurité sont primordiales.
• Cas d’usage : processus bien établis nécessitant une intégration et une sécurité robustes.

Recommandation : Dust est également le choix optimal, étant donné ses fonctionnalités de sécurité avancées, sa gouvernance solide et sa capacité à gérer des besoins complexes. n8n, utilisé en complément, peut s’avérer utile pour des intégrations techniques spécifiques où l’équipe IT souhaite garder un contrôle maximum sur l’infrastructure.

Ce tableau résume ces choix adaptés :

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Chaque solution présente des compromis entre le coût, le délai de déploiement et le contrôle. Choisir en connaissance de cause est essentiel pour réussir votre projet d’IA. Pour explorer plus en détail ces plateformes, vous pouvez consulter cet article ici.

Quels sont les pièges à éviter dans un projet d’agents IA

Réussir un déploiement d’agents IA dépasse largement la simple sélection de la plateforme. En fait, plusieurs pièges courants se dressent sur le chemin des entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle.

• Sous-estimer la préparation des données : Jusqu’à 70% du temps d’un projet RAG (Retrieval-Augmented Generation) efficace est souvent consacré à préparer et structurer les données sources. Prenons l’exemple d’une entreprise de maintenance industrielle qui a souhaité créer un assistant à partir de ses manuels de service. Avant toute exploitation, il a fallu des semaines pour recenser, nettoyer, et structurer des centaines de documents. Ignorer cette étape cruciale peut conduire à des résultats incohérents et décevants, car une IA alimentée par des données de mauvaise qualité amplifie seulement les erreurs.
• Négliger le change management : La technologie ne constitue que 30% du succès d’un projet d’agents IA. Les 70% restants reposent sur les facteurs humains : formation, encouragement à l’adoption, gestion des réticences. Une PME de BTP, par exemple, a déployé un automate pour générer des devis dans un délai record. Cependant, elle a passé bien plus de temps à convaincre ses équipes de l’intérêt de l’outil plutôt qu’à automatiser. Si les utilisateurs ne sont pas engagés dans le processus, même les systèmes les mieux conçus risquent d’échouer.
• Croyre au « one size fits all » : Chacune des plateformes d’agents IA offre des forces et des faiblesses dans des scénarios spécifiques. Penser qu’une seule solution peut répondre à toutes les attentes est une erreur. Les entreprises prospères dans l’adoption d’agents IA utilisent souvent des outils complémentaires. Par exemple, combiner Dust pour les agents conversationnels et n8n pour l’automatisation backend peut maximiser l’efficacité et réduire les coûts.
• Ignorer le TCO réel : Le coût affiché d’un logiciel ne reflète jamais le coût total de possession. Prenons l’exemple d’une start-up qui estime que ses coûts avec Dust s’établissent à 174€ par mois pour 6 utilisateurs. Après six mois, le coût total s’avère en réalité bien plus élevé lorsqu’on prend en compte les heures consacrées à la maintenance et à l’intégration de nouvelles sources de données. Les entreprises doivent donc être prudentes en évaluant le TCO, qui inclut licences, infrastructure, maintenance et temps humain.

Anticiper ces pièges permet d’augmenter les chances de succès lors de la mise en place d’un projet d’agents IA. Il est crucial de prioriser, d’impliquer les utilisateurs et de considérer une architecture hybride pour maximiser les résultats.

Quels critères techniques et fonctionnels comparer

Pour faire le bon choix entre n8n, Dust et AgentKit, il est crucial de se pencher sur des critères techniques et fonctionnels déterminants. Voici un décryptage des éléments essentiels à considérer, assorti des scores extraits du benchmark 2025.

• Facilité d’usage :
  AgentKit brille avec un score de 9/10, grâce à son interface de type drag-and-drop qui permet de créer des agents en un temps record. Dust se positionne à 7/10, accessible mais demandant un minimum de compréhension technique. En revanche, n8n limite son score à 5/10 en raison de sa complexité de configuration.
• Couverture des cas d’usage :
  n8n se démarque avec 9/10, gérant tant les automatisations simples que les orchestrations complexes. Dust suit avec 8/10, tandis qu’AgentKit reste à 6/10, limité à l’implémentation de chatbots.
• Intégrations / connecteurs :
  n8n écrase la concurrence avec 9/10, proposant plus de 420 connecteurs natifs. Dust obtient 7/10 avec un nombre moindre de connecteurs, et AgentKit se limite à 5/10 avec ses intégrations encore en beta.
• Gestion du contexte et des données :
  Dust excelle avec 9/10 pour son infrastructure RAG optimisée. n8n est à 6/10, nécessitant des configurations complexes, alors qu’AgentKit plafonne à 5/10 avec ses capacités rudimentaires.
• Modèles IA supportés :
  Dust et n8n ont chacun un excellent score de 9/10, soutenant plusieurs modèles, tandis qu’AgentKit se retrouve à 4/10, étant uniquement compatible avec les modèles d’OpenAI.
• Orchestration et extensibilité :
  n8n est indiscutablement le champion avec 10/10, tandis que Dust atteint 7/10, et AgentKit est à 6/10 avec un routage limité.
• Observabilité / debugging :
  AgentKit se distingue avec 8/10 pour ses outils d’évaluation. n8n suit avec un score égal, et Dust reste à 7/10, bien que moins performante sur le débogage avancé.
• Sécurité et conformité :
  Dust est en tête avec un 9/10, intégrant des normes de sécurité strictes. n8n obtient 7/10 et AgentKit se retrouve à 6/10, sans certifications majeures.
• Contrôle et déploiement :
  n8n brille encore avec 9/10 pour sa possibilité d’auto-hébergement. Dust, numériquement plus sécurisé, est noté à 7/10, tandis qu’AgentKit est à la traîne avec un 4/10, étant cloud only.
• Écosystème et coût total de possession :
  n8n est nettement avantagé avec 9/10, tandis que Dust obtient 7/10 et AgentKit est à 5/10, principalement à cause de son modèle de tarification variable.

Ces critères sont essentiels pour évaluer non seulement les performances de chaque plateforme, mais aussi leur adéquation avec vos besoins spécifiques. Pour plus de détails, consultez cet article pertinent sur la comparaison entre ces outils : AgentKit vs n8n.

Comment anticiper les évolutions et risques stratégiques

Dans un monde où l’IA explose et redéfinit nos processus, les choix que vous ferez aujourd’hui peuvent avoir des répercussions sur votre organisation pendant des années. Le verrouillage fournisseur, un concept tristement célèbre, représente un risque majeur. En choisissant une plate-forme, comme AgentKit, qui s’appuie entièrement sur l’écosystème OpenAI, vous vous exposez à une dépendance dangereuse. Si OpenAI change ses prix ou ses conditions, vous n’avez pas de plan B. La question de la flexibilité devient alors centrale : voulez-vous être à la merci d’un fournisseur unique ?

Ensuite, il y a la question de la maturité des protocoles d’interopérabilité. Le Model Context Protocol (MCP) et le protocole Agent2Agent tentent de standardiser la communication entre agents. Cependant, ces protocoles sont encore jeunes et leur adoption n’est pas universelle. Ignorer l’évolution de ces standards, c’est prendre le risque de voir votre infrastructure devenir obsolète dans quelques années. Pour éviter cela, surveillez l’actualité et les mises à jour concernant ces protocoles, car leur adoption pourrait façonner l’avenir de vos déploiements IA.

Quant à la souveraineté des données versus performance, c’est un débat crucial. Les meilleurs modèles de langage (LLMs) sont souvent américains, ce qui pose des défis de conformité, en particulier pour les organisations opérant en Europe. Des alternatives européennes émergent, mais elles sont encore en retard en termes de performance. À cet égard, évaluer les options locales pourrait devenir un critère déterminant pour vos projets d’IA.

Ne sous-estimez pas non plus l’endettement technique lié à l’IA. Les modèles déployés peuvent devenir rapidement obsolètes si vous ne gardez pas un œil sur leur maintenance et leur mise à jour. Cela nécessite des équipes formées, ce qui engendre des coûts supplémentaires. Pensez donc à structurer vos projets IA de manière à éviter que la dette technique ne s’accumule.

Enfin, restez agile. Le marché des IA évolue si rapidement qu’une solution adoptée aujourd’hui peut se révéler inadéquate demain. Soyez prêt à faire des compromis, à adapter vos choix et à faire évoluer votre stratégie. Une bonne pratique consiste à établir des points de contrôle réguliers pour évaluer l’efficacité de vos solutions. C’est dans cette adaptabilité que se trouvera votre force pour naviguer sur un marché en constante mutation.

Quelle plateforme d’agents IA correspond vraiment à vos besoins en 2025 ?

Choisir entre n8n, Dust et AgentKit n’est pas qu’une affaire de caractéristiques techniques, mais une décision stratégique ancrée dans votre contexte métier, budget et compétences. n8n domine en puissance et flexibilité pour les équipes techniques autonomes. Dust séduit par sa gouvernance robuste et son intégration enterprise-ready pour PME. AgentKit offre un raccourci séduisant pour le prototypage OpenAI, mais reste immature pour la production à grande échelle. Mieux vaut commencer avec un ou deux cas d’usage clairs, mesurer l’impact réel et ajuster votre infrastructure IA progressivement, pour éviter des erreurs coûteuses et bâtir un avantage durable.

FAQ

A propos de l’auteur

Fort d’une expérience approfondie en Analytics, Data et automatisation IA, je suis consultant et formateur spécialisé sur des outils comme n8n, OpenAI API et LangChain. Responsable de l’agence webAnalyste et du centre de formation Formations Analytics, j’accompagne les entreprises françaises, suisses et belges dans leurs projets d’intégration d’agents IA et workflow automatisés, alliant expertise technique et vision stratégique pragmatique.