Nod, l'agent open source de n8n : ce qui reste sur ta machine et ce qui part chez des tiers

Ce que n8n a lancé le 10 novembre 2026

Nod est un agent personnel publié en « préversion de recherche » par n8n Labs, une équipe de l'éditeur de l'outil d'automatisation n8n qui teste des idées hors de son produit principal, selon le billet d'annonce du 10 novembre 2026. Ce n'est ni un module de n8n ni son assistant intégré : l'application s'installe seule, sans compte n8n. Nod dispose de son propre espace de travail Linux et de son propre navigateur, dans une machine virtuelle sur ton ordinateur. Il agit dans les applis que tu connectes (Gmail, Agenda, Drive, Slack) et sur des sites qui n'ont aucune intégration.

Parmi les tâches citées par n8n, plusieurs parlent directement à un indépendant : se connecter chaque mois aux portails fournisseurs, télécharger les factures et les classer pour le comptable, résilier un abonnement en refusant les offres de rétention, extraire des chiffres d'un tableau de bord sans export. Tu lui parles dans l'appli, sur Telegram ou sur WhatsApp, et il peut tourner selon un calendrier. C'est un agent IA au sens plein : il ne rédige pas une liste de choses à faire, il les fait.

Le logiciel est gratuit, sous licence Apache 2.0, avec le code sur GitHub. Il demande macOS 14 ou plus récent, Windows 11 en préversion ou Linux x64 en préversion. Sur Windows, l'assistant local exige WSL 2, la virtualisation matérielle et au moins 20 Go d'espace libre, pour un téléchargement d'environ 2,1 Go, contre 1,8 Go sur Mac, d'après la notice d'installation. Le rythme des versions dit l'état du produit : de la 0.7.2 à la 0.7.6 entre le 12 et le 13 novembre 2026, selon la page des versions.

Ce qui reste sur ta machine, ce qui part ailleurs

Le billet d'annonce résume : « ses données, sa mémoire et ses identifiants enregistrés restent sur la machine qui le fait tourner » (traduction Le Latent). C'est exact, mais ce n'est qu'une partie du trajet. La page Your data and privacy de la documentation, mise à jour le 13 novembre 2026, détaille ce qui sort. Le tableau ci-dessous la reprend.

Source : documentation de Nod, consultée le 14 novembre 2026.

Deux lignes comptent pour un indépendant qui manipule des données de clients. La première : quand Nod lit un mail ou un devis, ce contenu part chez le fournisseur de modèle. Le choix du modèle est donc le vrai choix de confidentialité. La seconde : les actions dans Gmail ou Drive transitent par Composio, configuré en zéro rétention (ZDR). Selon la même page, Composio n'écrit alors ni les arguments ni les réponses dans ses journaux, mais garde les métadonnées et les jetons d'accès, conserve les fichiers jusqu'à 24 heures, et les applis passées par son OAuth géré n'ont cette couverture qu'en offre Enterprise. La fuite de conversations Notion AI chez Fireworks a montré qu'un engagement de zéro rétention reste un engagement contractuel, pas une garantie technique.

Les statistiques d'usage sont activées par défaut pour les nouveaux utilisateurs. La documentation précise que sur une installation neuve de l'appli de bureau, le premier événement peut partir avant que tu aies atteint l'interrupteur.

Le garde-fou est un modèle, et il peut se tromper

Le principe de sécurité de Nod est sérieux. Les lectures et les brouillons passent ; tout envoi, suppression ou paiement que tes mots ne couvrent pas attend ton accord. Un contrôle séparé, exécuté par le serveur, compare l'action à ta demande sans lire la page ou le mail qui l'a suggérée. Les mots de passe et numéros de carte sont saisis par le serveur, jamais montrés au modèle, et chaque paiement demande le code de sécurité de ta carte. C'est ce que décrit le modèle de sécurité.

Mais ce contrôle est lui-même confié à un modèle. Le README du projet le dit sans détour : « en 240 décisions de test, GPT-6.1 Sol et Claude Opus 5.5 les ont toutes réussies. Claude Haiku 5.5 a laissé passer 8 actions dangereuses » (traduction Le Latent). Avec un modèle local, le contrôle utilise par défaut ce même modèle à son niveau de raisonnement le plus bas, et « les petits modèles décident de façon moins fiable », prévient la page sur les modèles locaux. Tu peux confier ce contrôle à un petit modèle d'un autre fournisseur, qui reçoit alors l'action et tes messages.

Les résultats affichés par n8n, 98 % de 226 tâches réussies sur 678 essais et aucune action dangereuse, viennent de ses propres tests, avec GPT-6.1 Sol en octobre 2026, sur des comptes et des sites simulés. Le README les qualifie de « résultats de tests, pas une garantie ». La page How Nod compares, qui place Nod face à OpenAI dots, Meta Muse et Instinct, liste aussi ses retards : la carte reste stockée dans le coffre et Nod ne peut pas en plafonner le montant chez la banque, il n'y a pas de programme de récompense pour les failles, et le serveur peut lire un secret pendant qu'il l'utilise. Pour situer dots, voir notre explication de l'agent permanent de ChatGPT.

Combien ça coûte vraiment

Nod ne facture rien ; ton fournisseur de modèle facture chaque requête. n8n reconnaît dans son billet que des testeurs ont trouvé les tâches plus chères que prévu, et affirme avoir réduit ces coûts depuis. Les garde-fous : un plafond mensuel fixé à 200 dollars à la fin de l'installation, modifiable dès 1 dollar, selon la page Spending and usage, et un point d'étape quand une tâche dépasse 5 dollars, montant modifiable, d'après le billet d'annonce. Au plafond, les tâches programmées et le travail de fond s'arrêtent avant le prochain appel au modèle.

Ce plafond ne voit pas tout. Un modèle local ou un serveur compatible OpenAI apparaît en « No price » et ne compte ni dans le plafond ni dans les points d'étape ; l'usage d'un forfait ChatGPT ne compte pas non plus dans le plafond. Un modèle local doit gérer l'appel d'outils et au moins 64 000 jetons de contexte, car les instructions et les outils de Nod occupent environ 20 000 jetons avant ton premier message, d'après la page sur les modèles locaux. Ollama, LM Studio, vLLM et llama.cpp sont pris en charge. Pour comprendre pourquoi un agent consomme autant de jetons, notre explication de la facture d'un agent détaille le mécanisme.

Côté abonnements, la page des modèles liste, outre OpenAI, Anthropic et Google, une vingtaine d'autres fournisseurs, dont Mistral. Un forfait ChatGPT Plus ou Pro peut servir de connexion, mais pas un abonnement à l'appli Gemini, et Claude exige une clé d'API. L'offre gratuite de l'API Gemini a des conditions d'utilisation des données différentes, que la documentation conseille de lire avant d'envoyer des documents privés.

Avant de lui confier tes factures

Si tu veux l'essayer sur ton activité, voici les réglages qui découlent de la documentation, dans l'ordre :

1. Coupe les statistiques d'usage dans Settings, puis Privacy & data, si tu ne veux rien envoyer à n8n. Couper n'efface pas ce qui est déjà parti.
2. Choisis le modèle selon les données, pas selon le prix seul : c'est lui qui lit tes mails et tes devis. Un modèle local garde la conversation chez toi, à condition de confier le contrôle des actions à un modèle assez fiable.
3. Baisse le plafond mensuel de 200 dollars au budget que tu acceptes de perdre sur un essai, et règle le point d'étape par tâche.
4. Ajoute tes dossiers clients à la liste d'exclusion : Nod n'ouvre que des fichiers de ton dossier personnel ou d'un disque externe, jamais ceux de la liste que tu tiens, selon le modèle de sécurité.
5. Commence par des tâches de lecture (factures fournisseurs à télécharger, veille de prix) avant de connecter ta boîte pro ou ta carte. La documentation qualifie Nod de préversion, avec des changements cassants à prévoir.
6. Prévois une machine allumée si tu veux des tâches programmées : un portable en veille les suspend.

D'autres outils pour ton activité sont rassemblés dans la rubrique Freelances.

Ce qu'on ne sait pas encore

Les pages de documentation consultées ne disent pas dans quel pays Composio traite les appels des applis connectées. n8n annonce une version hébergée, toujours allumée, et une version d'équipe, sans date ni prix. Les seuls chiffres de fiabilité disponibles sont ceux de n8n, mesurés sur des environnements simulés : aucun test indépendant publié ne les recoupe pour l'instant.