N8n lance Nod, un agent personnel open source pour Mac et Windows

n8n a lancé Nod le 10 novembre 2026, sous la forme d’une version préliminaire de recherche pour Mac et Windows. Cet agent personnel gratuit et open source, développé par la nouvelle équipe n8n Labs, peut effectuer des tâches dans les applications de l’utilisateur et sur des sites web, depuis un environnement isolé privé exécuté sur son ordinateur.

Nod dispose de son propre navigateur et peut se connecter à des sites web qui ne proposent aucune intégration officielle. Son code est publié sous licence Apache 2.0. Il ne nécessite ni compte n8n, ni configuration initiale d’un serveur ou d’un service cloud, mais l’utilisateur doit connecter un fournisseur d’IA. n8n Labs est une nouvelle équipe chargée de mener des expériences en dehors du produit principal. n8n a indiqué que le développement de ce produit et de l’agent n8n se poursuivrait comme prévu.

Un agent autonome pour les tâches individuelles

Le produit étend la vocation de n8n en matière d’automatisation : au-delà des processus partagés par les équipes, il prend en charge les tâches d’une seule personne. Nod se connecte aux comptes de cette personne pour ses activités professionnelles ou domestiques ; il ne s’agit ni d’un flux de travail n8n ni de l’assistant IA n8n. Les utilisateurs actuels de n8n peuvent, s’ils le souhaitent, connecter une instance afin que l’agent puisse agir sur leurs flux de travail.

Parmi les exemples d’utilisation : résilier un abonnement et demander un remboursement, récupérer des factures sur les portails de fournisseurs, surveiller les prix et extraire des données de tableaux de bord dépourvus de fonction d’exportation. La documentation décrit également la recherche sur le Web et dans des PDF, la création de documents, de feuilles de calcul et de code dans un espace de travail Linux, ainsi que la lecture et la rédaction de contenus dans Gmail, Calendar, Slack, Notion et Linear.

Les utilisateurs peuvent poursuivre une même conversation dans l’application, sur Telegram ou sur WhatsApp, tout en exécutant plusieurs tâches en parallèle. Les tâches récurrentes, comme les synthèses matinales et le suivi des prix, peuvent être planifiées, et Nod peut proposer des tâches après avoir consulté les applications connectées.

Nod conserve plusieurs mois d’historique de conversation et consigne la manière dont il a accompli les tâches. Il réutilise ces notes et les met à jour lorsqu’un site change. Il peut apprendre le style rédactionnel de l’utilisateur à partir des messages envoyés depuis Gmail, et celui-ci peut consulter, modifier ou supprimer les informations enregistrées. Le dépôt GitHub de n8n fait état d’un score de 93,2 % à LongMemEval, contre 79 % auparavant, sur la base de 500 questions portant sur des conversations antérieures et auxquelles l’agent répond lors d’une nouvelle session.

La méthodologie LongMemEval évalue l’extraction d’informations, le raisonnement sur plusieurs sessions, la mise à jour des connaissances, le raisonnement temporel et la capacité à s’abstenir de répondre lorsque l’information est inconnue. Ce score porte donc sur la mémoire à long terme, et non sur la fiabilité avec laquelle Nod effectue une réservation ou obtient un remboursement.

Contrôles d’approbation et protection des données locales

Avant que Nod n’envoie, ne paie, ne publie ou ne supprime quoi que ce soit qui ne soit pas couvert par la demande de l’utilisateur, un contrôle distinct fondé sur un modèle lui demande de confirmer l’action. Une page Web ou un courriel ne peut pas lui conférer cette autorisation. n8n précise que ce contrôle repose lui-même sur un modèle, qui peut commettre des erreurs : l’étape d’approbation constitue donc une mesure de protection, et non une garantie de jugement correct.

Les identifiants de connexion enregistrés et les cartes de paiement sont chiffrés sur l’ordinateur et saisis dans des formulaires privés auxquels le modèle n’a pas accès. Nod consigne également les connexions, l’utilisation des cartes, les actions dans les applications connectées et les coûts des modèles, créant ainsi un historique d’activité en complément des contrôles d’approbation.

La base de données, les fichiers, la mémoire et les identifiants enregistrés de Nod restent sur l’ordinateur où il est exécuté, tandis que le fournisseur d’IA choisi reçoit les informations nécessaires à chaque tâche. Le site du produit précise que les connexions aux applications passent par un service de connexion et que, hormis les vérifications de mises à jour, les informations ne sont transmises à n8n que si le partage des données d’utilisation est activé ou si un commentaire est envoyé.

Coûts d’utilisation et limites de la version préliminaire de recherche

Nod est gratuit, mais les utilisateurs paient les frais d’utilisation de leur fournisseur de modèles ou connectent un modèle open source exécuté localement. Les connexions prises en charge comprennent OpenAI, Anthropic, OpenRouter, Amazon Bedrock, Google Vertex AI et Azure OpenAI ; les abonnements ChatGPT Plus et Pro sont également compatibles.

Les outils de maîtrise des coûts comprennent un reçu pour chaque tâche terminée, une limite de dépenses mensuelle, une demande de confirmation réglable lorsqu’une tâche dépasse 5 $ et une estimation du coût mensuel pour chaque tâche planifiée. Ces contrôles sont importants, car la version préliminaire permet d’exécuter des tâches planifiées et en parallèle, qui mobilisent le compte de modèle de l’utilisateur.

Le téléchargement pour ordinateur nécessite macOS 14 ou une version ultérieure, tandis que la prise en charge de Windows 11 est proposée à titre préliminaire ; l’hébergement sur un serveur personnel est également possible. Une installation sur ordinateur portable s’arrête lorsque celui-ci se met en veille : pour exécuter des tâches planifiées, l’ordinateur doit donc rester allumé. Chaque installation n’a actuellement qu’un seul propriétaire, et Nod ne peut pas passer d’appels téléphoniques. n8n présente une version hébergée et une utilisation partagée en équipe comme des développements futurs.

Nod permet à n8n d’investir le domaine des agents personnels grâce à une solution open source, sans imposer sa plateforme de flux de travail. Le compromis de cette version préliminaire est clair : le contrôle local et le choix du fournisseur s’accompagnent de coûts directs liés aux modèles, de la nécessité de laisser un ordinateur allumé pour les tâches planifiées sans surveillance et d’un mécanisme d’approbation qui peut malgré tout commettre des erreurs.