Cassidy AI vs n8n : lequel convient vraiment à votre équipe ?

Ce qu'est vraiment Cassidy

Cassidy est une plateforme d'agents IA et de workflows conçue pour les entreprises très consommatrices de documents, et la façon la plus rapide de la comprendre, honnêtement, c'est via le sélecteur de déclencheurs. Vous partez d'un événement, puis enchaînez des étapes qui raisonnent ensuite sur vos documents.

Quatre produits composent la plateforme. Knowledge Base et Meetings forment la couche de contexte, puis Agents et Workflows forment la couche d'automatisation au-dessus. La page Workflows les décrit comme des automatisations multi-étapes qui "combinent déclencheurs, raisonnement IA et actions à travers vos outils", avec plus de 100 actions préconstruites et plus de 100 templates inclus. Le choix du modèle se fait par étape, parmi plus de 30 options, et chaque sortie cite sa source.

On ne dessine pas vraiment le workflow, on le demande plutôt. La surface de construction s'appelle Workflow Copilot, et elle traverse des étapes nommées en assemblant vos différentes étapes.

L'entreprise est petite, mais bien financée : fondée en 2023 à New York, environ 25 personnes, avec une Series A de $10M menée par HOF Capital en septembre 2025. Son CTO l'a décrite sur Hacker News comme une plateforme pour "les travailleurs du savoir non techniques", ce qui est, si vous voulez mon avis, le positionnement en une ligne le plus honnête qu'un des deux fournisseurs ait écrit.

Ça vaut la peine de le signaler avant de trop s'emballer sur le support : Cassidy ne nomme aucun helpdesk nulle part dans son matériel de support. Ni Zendesk, ni Freshdesk, ni Gorgias, ni Help Scout, aucun d'entre eux. Le support n'est que 1 des 12 catégories de solutions, et les surfaces de déploiement mises en avant sont Slack et Teams, plus des extensions de navigateur. Il se place à côté de votre helpdesk, pas dedans.

Ce qu'est vraiment n8n

n8n est une plateforme d'automatisation de workflows à code source disponible, conçue pour des équipes techniques, et honnêtement, elle ressemble exactement à ce qu'elle est.

Des nodes sur un canvas, un journal d'exécutions, un bouton de test, voilà la surface. Ouvrez n'importe quel node et vous obtenez des identifiants, des ressources, des opérations, et un éditeur d'expressions avec un aperçu du résultat en direct.

L'échelle ici est d'un tout autre ordre de grandeur comparée à Cassidy. n8n a levé une Series C de $180M en octobre 2025 à une valorisation de $2,5 Md, puis a reçu un investissement stratégique de SAP en mai 2026 qui a fait grimper la valorisation à $5,2 Md. Le dépôt GitHub compte 198 139 étoiles, et n8n rapporte en plus 1,8M de builders actifs mensuels. Vodafone, de son côté, crédite ses workflows de sécurité sous n8n d'avoir permis d'économiser 2,2 millions de £.

L'auto-hébergement est une option réelle, et n8n est étonnamment honnête sur ce que cela coûte vraiment. Sa propre page d'installation Docker indique que l'auto-hébergement est "pour utilisateurs experts. Les erreurs peuvent entraîner une perte de données, des problèmes de sécurité et des interruptions de service." À tout volume réel, le mode queue implique Postgres 13+, Redis, un pool de workers, un niveau webhook et un load balancer, plus S3 pour les pièces jointes, puisque le mode queue ne peut pas stocker de données binaires sur le système de fichiers. Deux choses surprennent ici : le stockage S3 et le partage de workflows sont tous deux exclus de l'édition Community gratuite, donc seul le créateur peut ouvrir un workflow, et même les instances auto-hébergées communiquent avec un serveur de licence hébergé chez Cloudflare, que la documentation vous demande d'autoriser sur toute la plage d'IP Cloudflare.

n8n se qualifie lui-même de "low-code", pas "no-code", et dit clairement qu'il est "conçu pour les équipes techniques." Ce qui revient essentiellement à une entreprise qui décide de ne pas du tout se battre pour l'acheteur de Cassidy.

Le tableau comparatif publié par Cassidy, vérifié ligne par ligne

Cassidy tient une page de comparaison directe face à n8n, dont l'accroche est "Cassidy construit de l'intelligence. n8n construit des workflows." Elle n'est pas datée non plus, ce qui se révèle assez important, car plusieurs lignes décrivent une version de n8n qui a cessé d'exister il y a un moment.

Je l'ai passée en revue ligne par ligne, face à la documentation actuelle de n8n. Voici ce qui tient vraiment.

Quatre des neuf lignes ne tiennent pas la route, et celle qui tient est la base de connaissances. C'est d'ailleurs la partie intéressante, honnêtement, parce que cette unique ligne qui survit est toute la vraie différence entre ces deux produits. Cassidy n'avait pas vraiment besoin des huit autres.

Il y a une autre asymétrie que le tableau crée discrètement. Cassidy s'attribue ici la victoire en matière de sécurité et de gouvernance, citant SOC 2 Type II et des permissions granulaires, et met une simple croix à n8n. Soit. Mais n8n publie sa grille tarifaire complète sur une page publique, tandis que Cassidy ne publie aucun chiffre en dollars nulle part. Si votre question est "lequel des deux puis-je évaluer avant de réserver un appel commercial", le tableau vous pointe dans la mauvaise direction.

Tarifs : l'un publie un chiffre, l'autre pas

C'est ici que la comparaison cesse d'être serrée, alors, honnêtement, laissez-moi d'abord mettre les deux modèles côte à côte, avant tout le reste.

n8n facture à l'exécution

Une exécution correspond à un run complet de workflow, c'est l'unité. Trois étapes ou cinquante, même prix, et c'est à peu près tout l'argumentaire. La page de tarifs est explicite là-dessus : "Peu importe le nombre d'étapes dans le workflow ou la quantité de données qu'il traite, cela reste une seule exécution."

Le dépassement est également publié, ce qui est rare dans ce secteur : 4 000 € par tranche de 300 000 exécutions supplémentaires sur le plan Business, facturé 45 jours plus tard si vous ne passez pas à un plan supérieur d'ici là. Cela équivaut à environ 0,0133 € par exécution. Les workflows continuent simplement de tourner quand vous dépassez le quota, plutôt que de s'arrêter net.

Le piège, en revanche, c'est ce qui compte comme une exécution. C'est peut-être la remarque la plus juste que quelqu'un ait faite sur les tarifs de n8n, et elle vient d'un client payant :

"That's great if you're just doing traditional automations, but think about things like the chatbot trigger or MCP server trigger. Every single user interaction counts as an execution. Even something as simple as a polling workflow, need to do something once per minute? There's a workflow that now costs $1000 per month to run."

u/coinclink, r/n8n

Relisez ça, mais cette fois avec la casquette support. Dans une conversation, chaque message d'un client est une exécution. Un échange en dix tours signifie dix exécutions facturables, pas un ticket au total. C'est le point le plus important de toute cette page si vous chiffrez n8n pour une file de support.

Les chiffres d'entreprise ici sont réels, et ils viennent d'acheteurs, pas de n8n lui-même. Un évaluateur dans une entreprise de plus de 100 employés a rapporté avoir reçu un devis "bien au-delà du million" pour des exécutions illimitées, et 20 000 pour 600 000 exécutions annuelles. Un client ayant réellement signé a confirmé la même logique de paliers : "Je viens d'acheter une licence à 600 000 exécutions pour 20 000 € ... 2 millions d'exécutions coûtent 50 000 €."

Cassidy facture au crédit, et ne veut pas dire combien coûte un crédit

La page de tarifs de Cassidy ne publie ni prix mensuel, ni prix annuel, ni tarif par siège, ni même tarif du crédit. Starter est gratuit, avec 3 sièges, 5 agents, 5 workflows et 10 000 crédits inclus. Business affiche simplement "sur mesure" sur chaque ligne quantitative. Enterprise, quant à lui, n'est même pas une colonne, il n'apparaît que dans la FAQ.

Un crédit n'est pas une tâche, il est plutôt dérivé du volume de tokens, et mis à l'échelle en plus selon le modèle. L'article sur les crédits de Cassidy donne les seules fourchettes concrètes qui existent : les chats d'agent coûtent entre 1 et 30 crédits, les workflows entre 1 et 100, et les modèles premium consomment environ 5 fois ce que consomment les modèles standards. Faites le calcul sur le plan gratuit, et 10 000 crédits correspondent à environ 100 exécutions de workflow lourdes par mois.

Plusieurs éléments rendent cela plus difficile à budgétiser qu'il n'y paraît au premier abord. Les crédits ne se reportent pas, sauf à négocier ça spécifiquement dans un contrat Enterprise. La FAQ marketing promet "Vous ne serez jamais interrompu", tandis que la documentation produit dit que les fonctionnalités IA deviennent "temporairement indisponibles jusqu'à ce que les crédits soient reconstitués", ce qui est une contradiction si l'on lit les deux pages l'une après l'autre. Et puis il y a le propre conseil de Cassidy pour contrôler les dépenses, qui consiste à limiter la quantité de contexte de la base de connaissances que chaque interaction va chercher, ce qui signifie que le mécanisme qui rend les réponses précises est le même mécanisme qui les rend coûteuses.

On peut voir la forme réelle de tout ça dans le tableau de bord d'utilisation, qui est honnêtement le seul endroit où de vrais chiffres d'allocation apparaissent.

Encore une chose qui vaut la peine d'être citée ici, parce que c'est le PDG même de Cassidy qui avance cet argument. Justin Fineberg a écrit sur X que l'IA devrait être tarifée en fonction des effectifs qu'elle remplace, plutôt que par une licence par siège, avant de reconnaître, dans ce même post, le point de vue de l'acheteur : "le chiffre ressort bien plus élevé que ce que quiconque côté finance avait anticipé." Il a raison sur les deux points, honnêtement. Une déclaration étrange, cela dit, venant de quelqu'un qui gère une page de tarifs sans aucun chiffre dessus.

Qui assemble la couche de retrieval

Voici la ligne que Cassidy a réellement méritée, développée cette fois comme il faut, parce que c'est la vraie décision qui se cache derrière tout ça.

Le node AI Agent de n8n reste inerte tant que vous n'y avez rien branché, il ne fait rien tout seul. La documentation est directe là-dessus : il faut connecter au moins un sous-node d'outil, et il existe un état d'erreur dédié uniquement à l'oubli du modèle de chat. Depuis la version 1.82.0, il n'existe qu'un seul type d'agent, le Tools Agent, et en dessous se trouve LangChain, jusque dans le nom interne même du node.

Ancrer cet agent dans votre base de connaissances est une construction que vous faites, pas un réglage que vous activez. n8n n'a pas d'option "pointe-le vers ton centre d'aide". Selon le guide RAG, insérer des données implique un node de vector store en mode insertion, un sous-node d'embeddings, un chargeur de données et un découpeur de texte, avec une taille de chunk et un chevauchement que vous choisissez vous-même. Ensuite vous ajoutez le vector store à nouveau comme outil, écrivez une description indiquant à l'agent quand l'utiliser, puis attachez par-dessus le même modèle d'embeddings. Une incohérence, et le retrieval se dégrade silencieusement, sans jamais lever d'erreur.

Le bac de pièces détachées est vaste : 13 nodes de vector store, 12 nodes d'embeddings, 19 nodes de modèle de chat, dont seulement cinq sont officiellement pris en charge pour l'agent. La mémoire dispose de sept backends, plus une ligne dans la documentation qui devrait glacer n'importe quelle équipe de support : la mémoire ne persiste pas d'une session à l'autre. Si vous voulez que l'historique d'un client survive d'un contact au suivant, il faut une instance Redis ou Postgres que vous montez et maintenez vous-même.

Correctement comptabilisé, monter un seul agent de support dans n8n signifie placer et configurer un déclencheur, le node d'agent, un modèle de chat plus son identifiant, un outil par capacité avec une description écrite à la main, la mémoire, les embeddings, un vector store, un chargeur de données plus un découpeur, un parseur de sortie, une étape de revue humaine, et aussi un harnais d'évaluation. Onze composants au total, quatre à six objets d'identifiants, avant même qu'un seul ticket ne reçoive de réponse.

L'agent boucle aussi, c'est encore autre chose. La propre documentation de n8n note qu'il "s'exécute plusieurs fois" par exécution, plafonné par une option Max Iterations dont la valeur par défaut est 10. Un seul message d'un utilisateur peut donc se transformer en dix allers-retours vers le modèle sur votre clé API, et n8n ne plafonne absolument pas cette dépense pour vous.

Rien de tout cela n'est vraiment une critique, pour être clair. C'est le produit qui fonctionne comme prévu, et la flexibilité est en quelque sorte tout l'intérêt ici. Les builders adorent ça précisément pour cette raison :

"I've moved everything from a paid power automate to a free self hosted n8n and it's been 100x easier to use too."

u/bradhawkins85, r/selfhosted

Mais il faut avoir les yeux ouverts sur ce point, le coût d'assemblage est réel, et il ne disparaît jamais complètement non plus. Il revient tout simplement, à chaque fois qu'une API change.

Lequel correspond à votre situation

Choisissez la ligne qui vous ressemble le plus.

Là où les deux s'arrêtent

C'est la partie qui me tient le plus à cœur, honnêtement, parce que c'est la partie sur laquelle je travaille réellement.

Le template de support phare de Cassidy est le Customer Support Auto-Responder, et sa propre description est précise sur le plafond ici : il "récupère les détails du ticket et de l'email, cherche dans une base de connaissances, et génère des brouillons de réponse conformes à la marque." Le Ticket Context Enricher donne des résumés aux agents, pas aux clients. La FAQ transversale du site dit d'ailleurs "auto-brouillon", pas auto-envoi. Aucun taux de résolution ni pourcentage de déviation n'apparaît nulle part, ni aucun seuil de confiance, dans tout le matériel de support de Cassidy.

On le voit d'ailleurs directement dans le produit. L'étape s'appelle littéralement "Draft Reply Message".

La limite de n8n est plus concrète, et honnêtement je ne m'attendais pas à ce qu'elle soit aussi nette. Le node Zendesk embarque 23 opérations réparties sur 4 ressources, et aucune d'entre elles ne publie de réponse à un client. Pas d'ajout de commentaire, pas de macros, pas d'articles du Help Center, pas de recherche de tickets, rien de tout ça. Il peut créer, lire, mettre à jour et supprimer des enregistrements de tickets, c'est à peu près tout. La solution de contournement documentée est la réponse de n8n à quasiment toute lacune : utiliser le node HTTP Request et appeler soi-même l'API REST. C'est-à-dire des appels API Zendesk écrits à la main, en plein milieu de ce qui est censé être une comparaison no-code.

Ça devient encore plus tranché par helpdesk. Freshdesk compte 10 opérations, sans verbe de réponse non plus. Help Scout est le seul des trois à pouvoir réellement ajouter un message à une conversation en cours, via sa ressource Thread. Et il n'existe aucun node Gorgias, donc une équipe e-commerce très orientée Shopify finit par construire toute l'intégration à coups de nodes HTTP Request.

Un piège à connaître, avant de pointer un agent vers une file en production : l'opération Update Ticket du node Zendesk remplace toute la liste de tags au lieu de l'enrichir. Un agent qui ajoute un seul tag efface ainsi tous les tags de routage et de SLA sur ce ticket, à moins de construire soi-même la récupération, la fusion et la mise à jour.

n8n ne prétend pas le contraire, à son crédit. Sa fonction de revue humaine met en pause les appels d'outils risqués sur neuf canaux d'approbation, sa propre page IA affirme que "le pilote automatique, c'est pour les avions, pas pour l'IA en production", et l'exemple travaillé dans sa documentation d'évaluation est un workflow qui attribue catégorie et priorité à des tickets de support. Classification, pas résolution, c'est le plafond là-bas. Les builders de la communauté arrivent d'eux-mêmes à la même conclusion, l'un d'eux recommandant "de n'utiliser l'IA que pour la classification et le tagging de priorité, pas pour générer des réponses côté utilisateur."

Les deux positions se défendent, honnêtement. Elles ne correspondent simplement pas à ce qu'un responsable support cherche réellement, et ce décalage se manifeste comme une objection que j'entends tout le temps. Une responsable CX d'une marque de compléments DTC, gérant environ 7 000 tickets Gorgias par mois, l'a mieux formulé que je ne pourrais le faire :

"The AI will never be able to answer 100% of the questions, but if it tries and just answers 'sorry I don't know this,' I cannot go and check all my 7,000 tickets to see if the AI actually made a good answer. I need an AI who is only handling the tickets that it's confident to handle and all the other ones, leave them alone."

C'est un seuil de confiance, et c'est le seul élément qu'aucune des deux plateformes ne fournit. Une file de brouillons ne résout pas non plus le problème, car relire 7 000 brouillons revient au même travail que rédiger 7 000 réponses soi-même.

Ce que disent réellement les praticiens

La voix extérieure la plus utile sur toute cette confrontation ne vient d'ailleurs d'aucun des deux fournisseurs. Brett Bouchard, un non-développeur autoproclamé qui dirige une cohorte de construction IA, les a comparés directement :

"We've been using Cassidy in Build Lab, and it has been relatively easy to pick up and has user-friendly features for builders and businesses. But many in our cohort are using n8n, for its functionality and technical options."

Brett Bouchard, LinkedIn

Voilà tout le compromis, en une phrase, venant de quelqu'un qui n'a d'intérêt dans aucun des deux.

Une marketeuse sur Reddit, ayant utilisé les deux, arrive à la version sensée de ce même point, et ajoute la partie que la plupart des articles comparatifs sautent :

"All of these tools like Zapier, Cassidy, n8n, Lindy, Relay, make etc. have great templates already available - I encourage everyone to browse before reinventing the wheel. Also before selecting a tool review UX and costs - not all of these are built and priced the same, some are much easier to use for non technical folks and some are much more expensive than others."

u/gravi_ai, r/AskMarketing

L'avis sur n8n avec la plus large portée que j'ai trouvé ne parle pas du tout de tarifs, il parle plutôt de la courbe d'apprentissage, et il a récolté 3 813 likes :

"n8n's learning curve is brutal.

I've lost count of how many smart business owners I've seen:

Get excited about n8n"

Tom, X

Le même post nomme aussi la raison, et c'est peut-être la phrase la plus utile de tout ce débat : n8n est "entièrement créé par des développeurs qui construisent des workflows depuis des années", donc quand le tutoriel dit de configurer votre node de requête HTTP, "si vous ne savez pas ce que ces mots signifient, vous êtes bloqué." C'est exactement là tout le marché de Cassidy, décrit par nul autre qu'un formateur n8n.

Côté n8n, le fil de discussion le plus bruyant de l'année écoulée porte sur le passage à la facturation par exécution sur les plans auto-hébergés, et l'objection est structurelle, pas vraiment liée au montant :

"I get unlimited executions on the free Community tier, but if I pay for the Business plan… I don't? Someone explain this to me from n8n please....."

u/jsreally, r/n8n

Et sur la qualité des agents, la critique devient suffisamment précise pour qu'on en tienne compte. Un builder a trouvé les agents n8n "très mauvais pour choisir les outils, se souvenir du contexte et suivre les prompts", et la réponse la plus technique a expliqué pourquoi : n8n s'appuie sur LangChain pour la sortie structurée, au lieu des fonctions de sortie structurée propres aux fournisseurs de modèles, si bien qu'"on dit en gros 'je t'en supplie, grand LLM, donne-moi ça dans mon schéma JSON'."

La fiabilité en volume est la plainte que la moyenne de 4,7 masque en quelque sorte, et ça vaut la peine de la lire avant de placer une file de support sur n8n Cloud :

"We use the cloud version, and I really dislike the RAM exhaustion when multiple workflows run. Also, the fact that they never clarify how much RAM your instance has. Also, customer service is only available via email, and 99% of the time, they blame you for the issues the workspace has."

Juan Jose C., G2

La communauté de Cassidy est bien plus silencieuse, ce qui est en soi un signal. 5 avis sur G2 contre les 4,7 sur 5 de n8n issus de 294 avis, aucune présence sur Capterra, aucun Trustpilot, et au-delà de ça, aucune discussion sur Hacker News non plus, à part les propres publications de recrutement de l'entreprise. Pour une entreprise dont la page de tarifs revendique plus de 20 000 équipes, c'est une empreinte publique plutôt mince. Je traiterais aussi bien les éloges que l'absence de critiques en gardant ça à l'esprit.

Le face-à-face, débarrassé des deux argumentaires

Le résumé honnête ici : n8n signifie que vous possédez la logique et l'infrastructure, et que vous payez en temps d'ingénierie pour ça ; Cassidy signifie que vous ne possédez ni l'un ni l'autre, et que vous payez un prix que vous ne pouvez même pas voir avant de parler aux ventes. Les deux sont des compromis raisonnables, chacun à sa façon. Aucun des deux, cependant, n'est un produit de support.

Essayez eesel pour les tickets de support

Si vous avez atterri ici parce que votre file de support est ce que vous voulez vraiment automatiser, honnêtement je regarderais une troisième option, et je le dis en tant que personne qui la construit pour gagner sa vie.

eesel se connecte à Zendesk, Freshdesk, Gorgias et le reste en quelques minutes seulement, lit votre centre d'aide existant et vos tickets passés sans aucune migration nécessaire, puis fait exactement ce autour de quoi tout cet article tourne : il s'exécute d'abord sur vos tickets historiques, pour que vous puissiez voir ce qu'il aurait dit avant qu'il ne dise quoi que ce soit à un vrai client. Il ne répond qu'à ce dont il est sûr, et escalade le reste, ce qui est exactement le contrôle que demandait la responsable DTC citée plus haut. Le prix est de $0,40 par ticket, sans frais de siège, sans frais de plateforme, et les premiers $50 sont gratuits, sans carte requise.

Nous l'avons construit ainsi parce que nous avons vu des bots au ton confiant donner tranquillement de mauvaises réponses par le passé, et un client a exprimé assez clairement le choix entre construire et acheter : un responsable ingénierie d'une entreprise de matériel pour distributeurs automatiques Bitcoin, gérant une base de connaissances de plus de 300 articles, nous a dit qu'ils "auraient pu essayer d'écrire notre propre application LLM, mais on ne voulait pas y investir notre temps. On voulait quelque chose qu'on n'aurait pas à maintenir."

Si vous voulez le canvas, prenez n8n. Vous préférez la couche documentaire à la place ? Prenez Cassidy. Et si vous voulez vraiment clôturer des tickets, essayez eesel.