Dify

Ce que c’est

Dify est une plateforme de création d’applications LLM : chatbots, assistants de recherche documentaire (RAG) sur vos propres documents, workflows IA multi-étapes et, depuis juillet 2026, agents autonomes. Vous construisez sur un canevas visuel, branchez n’importe quel fournisseur de modèles (OpenAI, Anthropic, Gemini, modèles open-weight via Ollama ou vLLM), et publiez le résultat sous forme d’application web, de widget de chat intégrable, d’API REST ou de serveur MCP. Bases de connaissances, versions de prompts, journaux d’exécution et correction des réponses par annotation cohabitent dans le même espace de travail.

Elle est développée par LangGenius, fondée en 2023 et basée à Menlo Park. Le 9 mars 2026, l’entreprise a annoncé une Série Pre-A de $30M menée par HSG pour une valorisation de $180M, et a indiqué que plus de 280 entreprises utilisent ses éditions commerciales, dont Maersk et Novartis. Le dépôt GitHub compte plus de 158,000 étoiles. Une nouvelle version sort environ toutes les deux à quatre semaines. La version actuelle, 1.17.1, est parue le 10 septembre 2026, après que la 1.16 a ouvert en bêta publique la nouvelle Agent App, avec un sandbox intégré et un système de skills.

La licence est « open source » avec deux conditions qui s’ajoutent à l’Apache 2.0. Vous ne pouvez pas exploiter le code comme service multi-tenant (un tenant correspond à un espace de travail) sans autorisation écrite, et vous ne pouvez pas retirer le logo ni le copyright Dify de la console ou des applications web. L’usage interne, y compris comme backend de votre propre produit, est autorisé.

Pourquoi il apparaît dans les stacks ops

• Le RAG est le cœur du produit, pas un module ajouté. Vous importez des contrats, des politiques internes, des playbooks ou des bibliothèques de fiches de poste, choisissez une stratégie de découpage et un modèle d’embedding, et obtenez une base de connaissances que n’importe quelle application ou n’importe quel nœud de workflow peut interroger, avec des tests de correspondance pour voir quels fragments ont été renvoyés. Pour une équipe Legal Ops qui construit un bot de questions-réponses sur les politiques internes, ou une équipe RevOps qui ancre un assistant de deal desk dans les règles tarifaires, c’est l’essentiel du travail.
• MCP dans les deux sens. Toute application Dify peut être publiée comme serveur MCP depuis son onglet Access Point, de sorte que Claude Desktop ou Cursor peut l’appeler comme un outil. Dify peut aussi consommer des serveurs MCP externes via le transport HTTP et transmettre leurs outils aux agents et aux nœuds de workflow. La version 1.16 a ajouté la prise en charge de la spécification MCP 2025-06-18.
• Choix du modèle par nœud. Un même workflow peut confier la classification à un modèle bon marché et la rédaction à un modèle de pointe, ce qui compte quand la facture est au token.

Les prix en pratique

D’après dify.ai/pricing, vérifié le 2026-10-11. Les plans cloud sont facturés par espace de travail, pas par siège.

• Sandbox, gratuit. 200 crédits de messages au total (pas par mois), 1 membre, 5 applications, 50 documents de connaissances, 30 jours de journaux.
• Professional, $59/mois ou $590/an (environ $49/mois). 5,000 crédits de messages par mois, 3 membres, 50 applications, 500 documents, 5GB de stockage de connaissances.
• Team, $159/mois ou $1,590/an. 10,000 crédits par mois, 50 membres, 200 applications, 1,000 documents, 20GB.
• Community Edition, gratuite, auto-hébergée. Toutes les fonctions principales, un seul espace de travail. Le minimum documenté est de 2 cœurs CPU et 4 GiB de RAM.
• Enterprise, sur devis. Plusieurs espaces de travail, SSO, une licence commerciale et du support. Aucun prix public, et nous n’avons trouvé aucune donnée tarifaire tierce fiable : considérez-le comme une discussion commerciale.

Les crédits de messages ne paient que les modèles hébergés par Dify, et ils fondent vite sur les modèles de pointe : la page de tarifs indique 20 crédits par réponse sur Claude Opus 4.7 et 5 sur GPT-5, contre 1 sur Gemini 2.5 Flash. Les 5,000 crédits de Professional représentent donc environ 250 réponses Opus. Vous ne pouvez pas acheter de crédits supplémentaires. Une fois épuisés, vous passez à votre propre clé API et payez directement le fournisseur. En pratique, tout déploiement sérieux finit à $590–1,590 par an de frais de plateforme, plus une facture de modèles séparée. Le plan Team est le plafond réaliste pour un département : 50 membres pour $1,590 par an, c’est bien moins cher que n’importe quelle plateforme d’agents facturée au siège.

Idéal pour

• Idéal pour : un ingénieur ops ou un analyste technique dans une entreprise de 50–1,000 personnes qui doit livrer deux ou trois applications IA internes, comme un bot de questions-réponses sur les politiques internes, un extracteur de clauses contractuelles ou un assistant de présélection de candidats, ancrées dans les documents de l’équipe et détenues par l’équipe plutôt que par l’IT.
• Les équipes Legal Ops et Recruiting qui doivent garder leurs documents sur leur propre infrastructure : la Community Edition tourne sur une seule petite VM.
• Pas pour les équipes dont le vrai travail consiste à déplacer des enregistrements entre applications SaaS selon un planning. Dify dispose de déclencheurs et de nœuds HTTP, mais son catalogue de connecteurs est maigre à côté d’un moteur d’automatisation dédié.

Face aux alternatives

• n8n : le leader en parts de marché de l’automatisation technique, avec plus de 1,000 intégrations et une facturation à l’exécution à partir de €20/mois. Choisissez n8n quand le travail relève de la plomberie CRM-vers-enrichissement-vers-Slack avec une étape IA au milieu. Choisissez Dify quand le travail est l’application IA elle-même : qualité de la recherche documentaire, itération sur les prompts et interface de chat. Beaucoup d’équipes utilisent les deux, n8n appelant l’API de Dify.
• Microsoft Copilot Studio : l’autre leader en parts de marché, $200 par mois par pack de 25,000 crédits. Choisissez-le quand l’entreprise vit dans Microsoft 365 et que l’IT veut des agents soumis à la gouvernance de ce tenant.
• Gumloop : le constructeur IA-natif à la croissance la plus rapide, Pro à $37/mois avec des sièges illimités. Choisissez-le quand personne dans l’équipe ne touchera aux réglages d’un fournisseur de modèles. Choisissez Dify quand vous avez besoin d’auto-hébergement ou de contrôle sur le découpage et la recherche documentaire.
• Sim : le rival open source plus jeune, Pro à $25 par utilisateur et par mois. Choisissez-le si vous préférez un canevas entièrement ouvert et pensé d’abord pour les agents, et pouvez vous accommoder d’un écosystème plus restreint.
• Relevance AI : choisissez-le quand l’objectif est une équipe d’agents commerciaux travaillant dans vos outils GTM, pas une application sur mesure.
• Dust ou Langdock : choisissez-les quand vous voulez un siège de chat à l’échelle de l’entreprise avec des agents, plutôt que des applications qu’un concepteur publie pour d’autres.
• Flowise (désormais propriété de Workday) et Langflow (désormais IBM, via DataStax) sont les autres canevas open source. Tous deux appartiennent maintenant à de plus grands éditeurs, ce qui mérite réflexion si l’indépendance compte pour vous.

Points de vigilance

• La licence n’est pas de l’Apache 2.0 pur. Exploiter Dify comme service multi-tenant, ou mettre l’interface en marque blanche, exige une licence commerciale. Garde-fou : si vous prévoyez de donner à chaque client son propre espace de travail, ou de livrer des écrans Dify sous votre marque, obtenez des conditions écrites de LangGenius avant de construire. Si vous n’avez besoin que de l’API derrière votre propre interface, la clause sur le frontend ne s’applique pas.
• Les crédits s’épuisent vite sur les modèles de pointe. À 20 crédits par réponse Opus, un bot interne très sollicité peut épuiser Professional en quelques jours. Garde-fou : ajoutez vos propres clés de fournisseur dès le premier jour et placez-les en tête dans la Usage Priority de chaque fournisseur, afin que les crédits ne servent que de solution de repli et que les dépenses de modèles apparaissent sur une facture que vous contrôlez.
• Les mises à jour cassent les installations auto-hébergées. Les notes de la 1.17.1 exigent une mise à niveau par étapes pour le stockage Weaviate fourni, et la 1.16.1 a ajouté une nouvelle variable d’environnement obligatoire. Garde-fou : figez une version, lisez les notes de version avant chaque mise à niveau, et testez sur une copie de préproduction de vos volumes de données avant de toucher à la production.
• Agent App est encore en bêta. Garde-fou : gardez les cas d’usage en production sur les applications Workflow et Chatflow, qui sont les types d’applications matures, jusqu’à ce qu’Agent sorte de bêta.