Automatisation et IA open source : n8n, Dify, Browser Use, MiroFish

Ce que couvre ce guide

• Ce que fait chacun des quatre outils, en mots simples, d'après son README et sa documentation
• Un premier petit projet par outil, à la portée d'une petite entreprise
• Ce qu'il faut pour le lancer : le cloud de l'éditeur ou votre serveur, des clés d'API, des compétences
• Ce que chaque fichier de licence autorise et où il fixe la limite
• Un tableau comparatif et une réponse courte pour savoir par lequel commencer
• Des habitudes de sécurité pour les clés d'API, les données personnelles et les actions automatiques

Quatre outils en un coup d'œil : code public, licences différentes

Les quatre publient leur code, mais sous des licences différentes. Browser Use est sous licence MIT et MiroFish sous GNU AGPL version 3, deux licences open source courantes. Dify utilise une Apache License 2.0 modifiée, avec des conditions supplémentaires. n8n a sa propre Sustainable Use License, et sa documentation précise que l'entreprise ne qualifie pas n8n d'open source, car la licence limite l'usage commercial, et préfère le terme fair-code.

n8n : des workflows qui relient vos applications

Le README présente n8n comme une plateforme fair-code pour créer des agents IA et des workflows. Vous dessinez le processus sur un canevas visuel et ajoutez du code quand les blocs prêts ne suffisent pas. D'après la documentation, un workflow peut démarrer par un webhook ou selon un horaire, se ramifier selon des conditions, exécuter votre JavaScript ou Python et attendre qu'une personne approuve l'action voulue par un agent IA.

Pour un premier projet, la demande du formulaire de votre site arrive par webhook, n8n l'ajoute comme ligne dans Google Sheets, un modèle de langage rédige un brouillon de réponse et une tâche avec rappel apparaît dans votre outil de tâches. Une personne relit le brouillon et l'envoie.

Il vous faut n8n Cloud, un abonnement payant avec 14 jours d'essai gratuit, ou l'édition Community gratuite sur votre serveur. D'après la documentation, l'auto-hébergement demande des compétences techniques, et le serveur comme sa maintenance sont à votre charge. Les étapes IA nécessitent la clé d'API d'un fournisseur de modèles.

Côté licence, LICENSE.md n'autorise l'utilisation ou la modification du logiciel que pour les besoins internes de votre entreprise ou un usage non commercial ou personnel, et sa fourniture à des tiers que gratuitement et à des fins non commerciales. Les fichiers marqués .ee relèvent de la n8n Enterprise License, distincte. D'après la FAQ de la licence, gérer votre activité avec n8n et facturer la création de workflows à des clients est permis, mais pas héberger n8n comme service où les clients construisent leurs propres workflows.

Mauvais choix si personne ne peut gérer un serveur et que l'offre cloud ne vous convient pas, ou si vous comptez revendre n8n lui-même, car la documentation exige alors un accord commercial séparé.

Dify : une application IA qui répond à partir de vos documents

Le README décrit Dify comme une plateforme open source de développement d'applications LLM, avec un canevas visuel pour les workflows IA, l'extraction de texte des PDF et d'autres formats courants, des agents, des journaux et une API par application. Dans la documentation, vos données sont rangées dans des bases de connaissances, et l'application terminée se partage par un lien web, s'intègre à un site en widget de chat ou s'appelle par API.

Premier projet possible, un assistant interne pour l'équipe. Chargez dans une base de connaissances votre grille tarifaire, vos conditions de livraison et vos réponses les plus fréquentes aux clients, créez un chat dessus et partagez le lien. Avant de vous y fier, soumettez vos vingt questions les plus courantes au test de récupération décrit dans la documentation.

Il vous faut Dify Cloud ou la Community Edition sur votre serveur, lancée avec Docker Compose. Le README indique un minimum de 2 cœurs de CPU et 4 Gio de RAM. Dans les deux cas vous connectez un fournisseur de modèles, en général avec une clé d'API et une consommation qu'il facture.

Côté licence, le fichier LICENSE indique que Dify est sous Apache License 2.0 modifiée et peut être utilisé commercialement, y compris comme backend d'autres applications. Une licence commerciale du titulaire est requise dans deux cas : exploiter un environnement multi-tenant avec le code source de Dify sans autorisation écrite (un locataire correspond à un espace de travail), et retirer ou modifier le logo ou les mentions de copyright dans la console ou les applications Dify lorsque vous utilisez son frontend.

Mauvais choix pour un service où chaque client reçoit son propre espace de travail, sauf à obtenir la licence commerciale. La documentation dit qu'une base de connaissances rend les réponses moins sujettes aux hallucinations, pas qu'elle les supprime. Une personne continue donc de vérifier les prix et les délais.

Browser Use : un agent qui travaille dans le navigateur

Browser Use est un agent IA pour le navigateur. Vous décrivez une tâche en une phrase, l'agent ouvre un navigateur, parcourt les pages et renvoie une réponse. Le README propose trois voies : un cloud hébergé, un outil en ligne de commande qui donne accès au navigateur à un agent que vous utilisez déjà, et une bibliothèque Python open source lancée depuis votre code.

Premier projet, volontairement en lecture seule. Une fois par semaine, l'agent ouvre cinq pages publiques de fournisseurs que vous désignez et note le prix et la disponibilité dans un tableau, que vous comparez ensuite aux pages. Vérifiez que les conditions d'utilisation de chaque site autorisent les visites automatisées.

Pour la bibliothèque, il faut Python 3.11 ou plus récent et une clé d'API de modèle dans un fichier .env. Le navigateur peut être local ou hébergé par l'éditeur. Selon le README, la bibliothèque est gratuite, mais l'usage des modèles et les navigateurs hébergés sont facturés à part. Il faut quelqu'un à l'aise avec Python et le terminal.

Côté licence, le fichier LICENSE est la MIT License. Elle permet d'utiliser, copier, modifier, distribuer et vendre le logiciel, à condition de conserver la mention de copyright et le texte de l'autorisation dans toutes les copies. Le logiciel est fourni tel quel, sans engagement de l'auteur.

Attention aux connexions. Le README montre comment réutiliser votre profil Chrome, et l'agent agit alors dans vos comptes. Commencez avec un profil vierge et laissez paiements, messages et suppressions à une personne.

MiroFish : une simulation des réactions possibles du public

Le README présente MiroFish comme un moteur d'intelligence en essaim. Vous importez des documents de départ, par exemple un rapport, et décrivez en langage courant ce que vous voulez anticiper. Le moteur construit un graphe de connaissances, génère des personas, lance une simulation où ces agents IA interagissent et rédige un rapport. Les démonstrations publiées sont une simulation d'opinion publique et la fin perdue d'un roman classique.

Pour un premier projet, avant d'annoncer un changement de tarifs, importez le brouillon de l'annonce et une description de vos groupes de clients, sans noms ni coordonnées, et demandez comment la discussion pourrait tourner. Soumettez à cinq ou dix vrais clients les objections auxquelles vous n'aviez pas pensé.

Il vous faut Node.js 18 ou plus récent, Python 3.11 ou 3.12 et le gestionnaire de paquets uv, ou Docker. Deux clés sont obligatoires, celle d'une API de modèle de langage au format OpenAI et celle de Zep Cloud. Le README prévient d'une forte consommation du modèle et suggère de commencer par moins de 40 tours de simulation. C'est un outil pour développeur.

Côté licence, le fichier LICENSE est la GNU Affero General Public License, version 3. Vous pouvez utiliser, modifier et partager le programme. Une version modifiée que vous transmettez reste sous la même licence, et l'article 13 prévoit que si vous modifiez le programme et laissez des personnes l'utiliser via un réseau, vous devez leur proposer sans frais le code source de votre version.

Mise en garde principale. Le README parle de tout prédire, mais au 4 octobre 2026 il ne contenait ni chiffres de précision ni comparaison de simulations passées avec la réalité. Une simulation donne des hypothèses, pas une preuve de demande, car elle montre ce que des modèles de langage imaginent que les gens diraient. Voyez dans le rapport des questions à poser à de vrais clients, jamais une raison de commander du stock.

Par lequel commencer ?

Partez de la tâche, pas de l'outil. Écrivez le processus tel que vous le faites aujourd'hui à la main et choisissez l'outil qui y correspond.

Un outil, un processus, deux semaines. Si l'automatisation réclame encore des réparations quotidiennes ensuite, le processus n'était pas prêt.

• Une routine se répète entre applications (demandes, tableaux, rappels) : n8n, avec l'essai cloud, sans serveur à gérer.
• On vous pose sans cesse des questions dont la réponse est dans vos documents : Dify.
• Le travail n'existe que sous forme de clics sur un site sans export ni API, et vous avez un développeur : Browser Use.
• Vous avez une question précise sur la réaction du public et un budget de consommation du modèle : MiroFish, comme expérience et en dernier.

Sécurité : clés, données personnelles et contrôle du travail de la machine

Les quatre outils envoient du texte à un modèle de langage et agissent en votre nom. Quatre habitudes permettent de garder la main.

Relisez le fichier de licence avant tout usage commercial, car les conditions changent.

• Clés d'API. Gardez chaque clé dans les réglages d'identifiants de l'outil ou un fichier .env, jamais dans un prompt, un chat ou une capture d'écran. Utilisez une clé par outil et fixez un plafond de dépense mensuel si le fournisseur le propose, par exemple 20 €.
• Données personnelles. Ce qu'un workflow envoie à un modèle hébergé quitte vos systèmes. Retirez noms, téléphones et adresses dès que la tâche fonctionne sans eux, et vérifiez ce qu'exigent le RGPD et les conditions du fournisseur.
• Accès. Donnez à chaque outil l'accès le plus étroit qui suffise : un tableau plutôt que tout le drive, un profil de navigateur sans connexions enregistrées.
• Contrôle. Laissez l'automatisation préparer et une personne approuver tant que vous n'avez pas relu quelques dizaines de cas réels. Tout ce qui envoie, paie ou supprime reste derrière une étape d'approbation humaine.