L’alternative IA-first à Make

Alors que Make offre la construction visuelle de workflows, Draft’n Run va plus loin avec des capacités IA natives, une orchestration d’agents avancée et des fonctionnalités enterprise conçues pour les besoins modernes d’automatisation.

Comparaison directe

Fonctionnalité	Draft'n Run	Make	Avantage
Constructeur visuel	Canvas orienté IA	Canvas usage général	🏆 Draft'n Run
Intégration IA	GPT-4, Claude, Gemini natifs	Via modules HTTP	🏆 Draft'n Run
Orchestration agents	Workflows multi-agents	Non supporté	🏆 Draft'n Run
Systèmes RAG	Intégré avec Qdrant	Implémentation manuelle	🏆 Draft'n Run
Nombre d'apps	100+ orientées IA	1 500+ générales	🏆 Make
Modèle d'exécution	Scénario + agents	Scénarios uniquement	🏆 Draft'n Run
Gestion erreurs	Logique retry IA	Configuration manuelle	🏆 Draft'n Run
Observabilité	Traces OpenTelemetry complètes	Historique d'exécution	🏆 Draft'n Run
Auto-hébergement	Support complet	Non disponible	🏆 Draft'n Run
Courbe d'apprentissage	Modérée	Modérée	⚖️ Égalité

Comparaison tarifaire

Structure tarifaire Make

Gratuit:      0€/mois    → 1 000 opérations
Core:         9€/mois    → 10 000 opérations
Pro:          16€/mois   → 10 000 opérations + extras
Teams:        29€/mois   → 10 000 opérations + équipe
Enterprise:   Sur mesure → Opérations custom

Limitations :
- Les opérations incluent chaque module
- Les appels API IA peuvent coûter cher
- Apps premium comptent extra
- Scénarios complexes consomment vite

Avantage Draft’n Run

Gratuit:      0€/mois    → 1 000 exécutions
Pro:          49€/mois   → 10 000 exécutions
Business:     199€/mois  → 50 000 exécutions
Enterprise:   499€/mois  → Illimité

Inclus :
✓ Tous modèles IA (GPT-4, Claude, Gemini)
✓ RAG et recherche vectorielle
✓ Orchestration agents
✓ Observabilité complète
✓ Pas de complexité de comptage

Exemple coût réel

Workflow IA avec traitement documents (10K exécutions/mois) :

• Make: 16€/mois + coûts API (~100€/mois) = ~116€/mois
• Draft’n Run: 49€/mois tout inclus
• Économie : 67€/mois (58%)

Ce que vous conservez en migrant

✅ Construction visuelle de workflows

Draft’n Run offre la même expérience visuelle :

• Interface glisser-déposer
• Connexions visuelles entre nœuds
• Visualisation exécution temps réel
• Débogage étape par étape
• Bibliothèque de composants

✅ Votre logique

Les concepts familiers se traduisent directement :

• Routers → Branches conditionnelles
• Aggregators → Collection de données
• Iterators → Traitement en boucle
• Modules HTTP → Appels API
• Data stores → Gestion d’état

✅ Vos intégrations

Nous supportons les apps essentielles :

• Google Workspace
• Slack, Microsoft Teams
• Airtable, Notion
• GitHub, GitLab
• Shopify, WooCommerce
• Et plus de 100 autres

Ce que vous gagnez

🤖 Capacités IA natives

Dans Make (complexe) :

Module HTTP → API OpenAI
↓
Parser réponse JSON
↓
Gestion d'erreurs
↓
Formater sortie
↓
Utiliser dans module suivant

Dans Draft’n Run (simple) :

llm_component:
  model: gpt-4
  prompt: "Analyser feedback client"
  context: previous_data
  # C'est tout - totalement intégré !

🧠 Orchestration multi-agents

# Impossible dans Make - natif dans Draft'n Run
workflow:
  - research_agent:
      task: "Collecter données marché"
      tools: [internet_search, database]
  - analysis_agent:
      task: "Analyser résultats"
      input: research_agent.output
  - writer_agent:
      task: "Créer rapport"
      input: analysis_agent.insights

📚 Systèmes RAG intégrés

# RAG simple dans Draft'n Run
rag_component = RAGAgent(
    knowledge_base="company_docs",
    model="gpt-4",
    retrieval_k=5
)

answer = rag_component.query(
    "Quelle est notre politique de remboursement ?"
)

🔍 Observabilité avancée

• Traçage distribué avec OpenTelemetry
• Métriques Prometheus
• Tableaux de bord Grafana
• Monitoring temps réel
• Analytiques de performance

Témoignages de migration

Startup SaaS : du complexe au simple

“Nos scénarios Make devenaient ingérables avec tous les modules HTTP pour l’IA. Le support IA natif de Draft’n Run a réduit notre complexité de 70%.” — David Kim, technical lead

Marque e-commerce : meilleure IA, coûts plus bas

“Make ne pouvait pas gérer nos besoins de traitement documents. Le système RAG de Draft’n Run traite 10K documents/mois avec meilleure précision et moitié prix.” — Emma Rodriguez, responsable opérations

Agence : enfin prêt enterprise

“Nous avions besoin d’auto-hébergement et logs d’audit pour clients. Make ne pouvait pas fournir ça. Draft’n Run nous a donné fonctionnalités enterprise sans prix enterprise.” — James Wilson, propriétaire agence

Guide de migration

Étape 1 : Auditer vos scénarios Make

// Exporter vos scénarios Make
// Identifier :
scenarios.forEach(scenario => {
  console.log({
    modules: scenario.modules.length,
    ai_modules: scenario.modules.filter(m => m.type === 'http'),
    complexity: scenario.routes.length
  });
});

Étape 2 : Mapper vers composants Draft’n Run

Module Make	Composant Draft’n Run
HTTP (APIs IA)	Composant LLM
Data store	Gestion état
Router	Branche conditionnelle
Iterator	Composant boucle
Aggregator	Collecteur données
Webhooks	Déclencheurs API

Étape 3 : Reconstruire avec améliorations IA

# Transformer scénario Make vers Draft'n Run
# Exemple : automatisation support client

modules_make_originaux: 12
composants_draft_n_run: 4  # Avec IA faisant le gros du travail

workflow:
  - trigger: new_support_ticket
  - ai_classifier:
      model: gpt-4
      task: "Classifier et prioriser"
  - conditional_router:
      rules: ai_classifier.category
  - response_generator:
      agent: support_agent

Étape 4 : Tester & optimiser

• Tests en parallèle
• Comparer résultats
• Optimiser prompts IA
• Déployer quand confiant

Migrations courantes Make → Draft’n Run

Pipeline enrichissement données

Avant (Make) :

• 8 modules : Webhook → HTTP (IA) → Parser → Formatter → HTTP (API) → Stocker → Notifier → Réponse
• Gestion erreurs complexe entre modules
• Difficile à maintenir

Après (Draft’n Run) :

• 3 composants : Déclencheur → Agent IA → Action
• Gestion erreurs intégrée
• Workflow auto-documenté

Traitement documents

Avant (Make) :

• Multiples appels HTTP vers différents services IA
• Découpage manuel et traitement
• Pas de recherche vectorielle
• Haute complexité opérationnelle

Après (Draft’n Run) :

• Composant RAG unique avec intégré :
  • Parsing documents
  • Découpage intelligent
  • Stockage vectoriel
  • Recherche sémantique

Recherche multi-étapes

Avant (Make) :

• Scénario linéaire avec nombreuses étapes
• Pas d’orchestration intelligente
• Passage données manuel
• Ordre d’exécution fixe

Après (Draft’n Run) :

• Workflow multi-agents avec :
  • Délégation tâches intelligente
  • Exécution parallèle
  • Routage dynamique
  • Partage de contexte

Analyse approfondie fonctionnalités

Pourquoi Draft’n Run est meilleur pour l’IA

Approche Make :

• IA est service externe (modules HTTP)
• Ingénierie prompts manuelle dans chaque scénario
• Pas de gestion contexte
• Gestion erreurs limitée pour appels IA
• Pas de fonctionnalités IA spécialisées

Approche Draft’n Run :

• IA est citoyen de première classe
• Gestion prompts centralisée
• Gestion contexte automatique
• Récupération erreur consciente IA
• Composants spécialisés : RAG, agents, recherche sémantique

Fonctionnalités enterprise manquantes à Make

Fonctionnalité	Draft’n Run	Make
Auto-hébergement	✅ Support complet	❌ Cloud uniquement
Logs d’audit	✅ Traçabilité complète	⚠️ Historique basique
Garanties SLA	✅ Disponibles	❌ Non offertes
Déploiement custom	✅ Supporté	❌ Non disponible
Contrôle version	✅ Intégration Git	⚠️ Limité
Environnements staging	✅ Multiples	⚠️ Limité

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Questions fréquentes

Combien de temps prend la migration depuis Make ?

La plupart des scénarios peuvent être migrés en 1-2 heures chacun. Les scénarios simples deviennent souvent plus simples avec les composants IA de Draft’n Run. Nous fournissons outils de migration et support.

Puis-je migrer des scénarios complexes avec nombreux modules ?

Oui ! Les scénarios complexes bénéficient souvent le plus de la migration. Nos composants IA peuvent remplacer plusieurs modules Make, simplifiant vos workflows tout en ajoutant de l’intelligence.

Et si j'utilise les data stores de Make ?

Draft’n Run a une gestion d’état équivalente. Nous pouvons aider à migrer vos data stores et assurer la continuité. Beaucoup de clients trouvent notre approche plus flexible.

Vais-je perdre mes intégrations d'apps Make ?

Nous supportons plus de 100 intégrations populaires. Pour les intégrations manquantes, vous pouvez utiliser webhooks, appels HTTP, ou notre constructeur d’intégration personnalisée. La plupart des scénarios IA nécessitent moins d’intégrations directes.

Comment les comptages d'opérations se comparent-ils ?

Draft’n Run compte les exécutions de workflow, pas les opérations/modules individuels. Cela signifie que les workflows complexes coûtent autant que les simples. Tarification beaucoup plus prévisible que le comptage d’opérations de Make.

En résumé

Make : excellent pour automatisation générale avec construction visuelle
Draft’n Run : construit pour automatisation IA-first avec construction visuelle + intelligence

Faites le switch et obtenez :

• ✅ Capacités IA natives (pas modules HTTP)
• ✅ Orchestration multi-agents
• ✅ RAG et recherche vectorielle intégrés
• ✅ Fonctionnalités enterprise (auto-hébergement, audit logs)
• ✅ Meilleure valeur pour workflows IA
• ✅ Workflows plus simples avec plus d’intelligence

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Support migration inclus | Garantie 60 jours | Pas de carte bancaire pour commencer

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Comparaisons et alternatives :

• Draft’n Run vs n8n | Make vs Zapier
• Alternative Zapier | Alternative Make | Alternative LangChain
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