La plateforme open source pour l'automatisation de workflows, les AI agents, les pipelines de données, les dashboards et les applications complètes. No-code à pro-code. Gratuit pour les particuliers — pour toujours.
Le Solution Engineering signifie que vous décrivez ce dont vous avez besoin — nous nous occupons du reste.
Vous vous concentrez sur votre logique métier. Flow-Like gère le reste.
Desktop, cloud, edge, air-gapped — déployez partout en un clic.
WASM sandboxing, SBOM, zéro télémétrie, audit trail complet intégré.
Chaque exécution journalisée. Chaque décision AI tracée. Chaque coût suivi.
Connexions typées entre les nœuds. Erreurs détectées avant l'exécution, pas après.
Portes d'approbation, contrôle de versions, accès par rôles. Prêt pour l'entreprise dès le départ.
D'un Raspberry Pi à un cluster de production. Même workflow, même engine.
Flow-Like n'est pas un outil différent selon qui vous êtes — c'est le même moteur d'automatisation de workflows, utilisé différemment. Voici à quoi ça ressemble pour de vraies équipes.
Automatisez l'onboarding sur 5 systèmes en une journée
Les RH soumettent un formulaire. Flow-Like crée les comptes dans Azure AD, assigne les tableaux Jira, invite dans les canaux Slack et notifie le manager — le tout dans un workflow visuel que n'importe qui dans l'équipe peut lire et modifier.
Flow-Like est encore en alpha. Le support enterprise et les SLAs sont disponibles, mais attendez-vous à être un early adopter, pas un acheteur de late majority.
Construisez des pipelines ETL que votre équipe métier peut réellement lire
Extrayez les ventes quotidiennes de Postgres, nettoyez et validez, agrégez par région et publiez sur un dashboard BI en temps réel. Chaque connexion est typée — les incohérences de schéma sont détectées avant l'exécution du pipeline, pas à 3h du matin.
Si vous avez besoin d'une intégration poussée avec les écosystèmes dbt, Airflow ou Spark, vérifiez d'abord la bibliothèque de nœuds. La couverture est large (1 000+ nœuds) mais tous les outils de niche n'ont pas encore de nœud.
Déployez des agents avec guardrails et observabilité complète
Construisez un agent de support : message utilisateur → suppression PII → Claude avec RAG → porte de qualité → réponse. Chaque prompt, nombre de tokens, latence et coût est journalisé automatiquement. Changez de modèle ou ajoutez des guardrails sans toucher au code.
Si vous êtes profondément ancré dans l'écosystème LangChain/LangGraph, Flow-Like est un paradigme différent (DAG visuel vs. code-first). Puissant, mais un modèle mental différent.
Construisez ce dont vous avez besoin sans créer de ticket d'ingénierie
Extrayez les deals ouverts de votre CRM chaque lundi. Faites résumer les tendances et risques par une AI. Publiez un rapport visuel dans un canal Slack. Le tout construit sur le canvas drag-and-drop, sans code, sans attendre un créneau de sprint.
Les intégrations complexes peuvent encore nécessiter un ingénieur pour créer un nœud personnalisé. Flow-Like facilite la collaboration, mais n'élimine pas le besoin d'aide technique sur les cas limites.
Construisez un dashboard maison connectée gratuitement, sur un Pi
Connectez des capteurs MQTT, transformez les données d'énergie en kWh, détectez les anomalies et affichez tout sur un dashboard mobile. Tourne localement sur un Raspberry Pi. Pas de cloud. Pas d'abonnement. Pas de compte.
La communauté est encore en croissance (200+ membres Discord). Plus généraliste et moins spécifique à la domotique que Home Assistant — mais plus puissant quand vous devez combiner IoT avec des pipelines de données, des AI agents ou des UIs personnalisées.
Livrez des apps en heures, pas en sprints
Construisez un tracker de feature requests : UI formulaire personnalisé → catégorisation AI → porte d'approbation manager → création automatique de ticket Jira. L'outil interne que vous avez construit dans la matinée est le même qui tourne en production six mois plus tard.
Le constructeur d'UI de Flow-Like est sorti en v0.0.8. Il est capable mais plus récent que le moteur de workflows. Pour des UIs personnalisées pixel-perfect, vous aurez peut-être encore besoin d'un designer créant des composants personnalisés aux côtés du canvas.
"Nous avons remplacé trois outils distincts et réduit notre temps de déploiement de 80 %."
"Nos analystes métier construisent des automatisations qui nécessitaient auparavant un sprint complet."
"Tourne sur mon Pi. Pas de cloud. Pas d'abonnement. C'est ça, l'open source."
1 000+ nœuds intégrés couvrant tout le spectre. Des pipelines de données et ETL aux applications client — avec un espace infini d'extension via notre Developer SDK.
Dashboards interactifs depuis n'importe quelle source de données — temps réel, embarqué ou autonome. Une alternative BI moderne construite sur votre moteur de workflows.
"Nous avons remplacé trois licences Tableau par un seul projet Flow-Like."
Explorer →Remplacez les scripts fragiles et les bots RPA par des workflows visuels avec gestion d'erreurs que toute l'équipe peut suivre.
"L'onboarding RH est passé de 3 heures de travail manuel à un clic."
Explorer →Construisez des systèmes d'AI agents multi-étapes sur le canvas visuel. Chaque prompt, token, coût et décision journalisé avec une observabilité complète.
"Observabilité complète — nous savons exactement pourquoi l'agent a pris chaque décision."
Explorer →Constructeur visuel de pipelines ETL/ELT avec connexions typées. Ingestion, transformation, catalogage — aucun code requis.
"Notre équipe data construit les pipelines. Le métier les lit. Aucune traduction nécessaire."
Explorer →Livrez des interfaces web, desktop ou mobile aux côtés de votre logique métier — depuis le même projet. Pas d'outil front-end séparé.
"Nous avons livré un outil interne en un jour qui aurait pris deux sprints à l'ingénierie."
Explorer →Connectez Kafka, MQTT, ERPs, CRMs, REST APIs et des centaines d'autres. Le hub d'intégration pour tout votre écosystème.
"Connecté notre ERP à Slack à Jira en un après-midi."
Pas six outils reliés entre eux — un projet, un déploiement. Construisez un pipeline de données qui alimente un AI agent qui propulse un dashboard dans une app client. Ça, c'est du solution engineering.
Analystes métier, citizen developers, ingénieurs et designers — un espace de travail partagé où chacun contribue à la solution dans son propre langage.
Définissez les exigences visuellement. Annotez les workflows, configurez les portes d'approbation, validez la logique — sans code. Que vous soyez citizen developer ou expert métier, votre savoir pilote la solution. FlowPilot AI vous aide à construire ce que vous décrivez en langage naturel.
Écrivez des nœuds personnalisés dans 15+ langages. Définissez les contrats de types, configurez l'infrastructure, contrôlez la couche d'exécution — avec le Rust SDK complet. Low-code quand vous voulez de la vitesse, pro-code quand vous avez besoin de contrôle.
Concevez des interfaces front-end connectées directement au moteur d'automatisation de workflows. Livrez dashboards, formulaires et apps connectés aux données en temps réel dès le premier jour.
La démo que vous construisez lundi est mise en production vendredi. Le moteur de workflows impose l'architecture correcte, la conformité et la performance dès le premier nœud. Aucune réécriture nécessaire.
Glissez, connectez, exécutez. Validez en secondes.
Ajoutez la gestion d'erreurs, les tests, la gouvernance.
Un clic. Même workflow. Aucune traduction.
"L'architecture que vous livrez est l'architecture que vous avez prototypée. L'engine impose le typage fort, la conformité et la performance dès le nœud un. Zéro couche de traduction. Zéro réécriture."
Chaque solution que vous concevez — dashboard, pipeline d'AI agents ou application complète — tourne sur le même moteur de workflows Rust typé et haute performance.
Construction drag-and-drop type-safe
Glissez des nœuds sur le canvas, connectez-les avec des pins typés, et l'éditeur visuel de workflows valide chaque connexion avant l'exécution. Types de données incompatibles ? Détectés instantanément — pas après le crash de votre démo.
L'historique de versions intégré vous permet de créer des branches, fusionner et revenir en arrière. Chaque modification suivie, chaque collaborateur visible. No-code pour les utilisateurs métier, pro-code pour les ingénieurs — sur le même canvas.
Un système de types complet qui s'assure que votre solution est cohérente avant même de lancer l'exécution.
AI Copilot pour l'automatisation de workflows
Décrivez ce dont vous avez besoin en langage naturel. FlowPilot, l'assistant AI intégré pour la construction de workflows, traduit votre intention en workflows typés et connectés — puis vous aide à déboguer, optimiser et documenter.
Conscient du contexte : FlowPilot connaît les nœuds, les types et les sources de données de votre projet. Demandez-lui d'expliquer un flux, de suggérer des améliorations ou de générer de nouvelles sections de workflow.
Moins chatbot, plus collègue qui a déjà lu la doc.
~0,6 ms d'exécution, 244k événements/seconde
Moteur de workflows Rust compilé exécutant un DAG typé avec sérialisation Protobuf. Projets basés sur fichiers sur une abstraction d'object store — système de fichiers local, S3, R2, GCP ou Azure Blob.
~0,6 ms par exécution. 244k événements/seconde. Vos coûts d'infrastructure baissent — ou vous n'avez presque pas besoin d'infrastructure.
Les nœuds personnalisés tournent dans des sandboxes WebAssembly (WASM) pour l'isolation et la sécurité. L'éditeur visuel est votre point d'entrée, mais il n'y a pas de plafond.
→ Analyse technique approfondie pour CTOs et tech leadsPas de l'« open core » avec les parties intéressantes derrière un paywall. Toute la base de code est ouverte, la gouvernance est intégrée, et vous pouvez tout inspecter. Auto-hébergez sur votre infrastructure avec une souveraineté totale des données.
Permissions par rôles avec workflows d'approbation. Définissez qui peut voir, modifier, approuver et déployer entre les équipes.
Trace d'exécution complète à chaque exécution de workflow. Entrées, sorties, branches de décision, horodatages, contexte utilisateur.
2 073 dépendances, toutes suivies. Software bill of materials complète à chaque release.
Vérifier →Auto-hébergez n'importe où. Zéro télémétrie. Vos données restent sur votre infrastructure.
Vérifier →Aligné SOC 2, contrôles TISAX, évalué par Prowler. Évaluation continue, pas ponctuelle.
Vérifier →Entreprise UE, Munich. Infrastructure européenne. Suppression complète des données sur demande.
Vérifier →Nous avions 14 scripts Python sur des cron jobs que personne ne comprenait. Tous reconstruits en pipelines visuels dans Flow-Like. L'équipe métier peut maintenant lire la logique, et nous n'avons pas eu d'alerte Slack à 3h du matin depuis 4 mois.
Data Engineer dans une fintech Série B
Nous avons livré un agent de support client avec une observabilité complète — chaque prompt, chaque token, chaque coût journalisé. Quand un client demande « pourquoi l'AI a dit ça », nous pouvons montrer la trace de décision exacte. Essayez de faire ça avec LangChain.
AI Product Lead dans un SaaS enterprise
Déploiement air-gapped sur notre infrastructure. Zéro télémétrie. SBOM complète. C'est le seul outil d'automatisation open source qui a passé notre revue de sécurité sans modifications.
CISO, sous-traitant gouvernemental
Notre workflow d'onboarding prenait 3 heures de travail manuel sur 5 systèmes. Maintenant c'est un clic. L'équipe IT l'a construit, mais je peux le lire et approuver les modifications. C'est ça qui compte.
VP Opérations, Industrie (2 000+ employés)
Nous avions 14 scripts Python sur des cron jobs que personne ne comprenait. Tous reconstruits en pipelines visuels dans Flow-Like. L'équipe métier peut maintenant lire la logique, et nous n'avons pas eu d'alerte Slack à 3h du matin depuis 4 mois.
Data Engineer dans une fintech Série B
Nous avons livré un agent de support client avec une observabilité complète — chaque prompt, chaque token, chaque coût journalisé. Quand un client demande « pourquoi l'AI a dit ça », nous pouvons montrer la trace de décision exacte. Essayez de faire ça avec LangChain.
AI Product Lead dans un SaaS enterprise
Déploiement air-gapped sur notre infrastructure. Zéro télémétrie. SBOM complète. C'est le seul outil d'automatisation open source qui a passé notre revue de sécurité sans modifications.
CISO, sous-traitant gouvernemental
Notre workflow d'onboarding prenait 3 heures de travail manuel sur 5 systèmes. Maintenant c'est un clic. L'équipe IT l'a construit, mais je peux le lire et approuver les modifications. C'est ça qui compte.
VP Opérations, Industrie (2 000+ employés)
Je voulais un dashboard unique pour mes panneaux solaires, ma pompe à chaleur et ma consommation électrique. Flow-Like tourne sur mon Raspberry Pi, entièrement hors ligne. Je n'ai pas payé un centime.
Maker solo, projet maison connectée
J'ai décrit ce que je voulais à FlowPilot en langage naturel. Il a construit le workflow. J'ai ajusté deux nœuds. Ça marche. Je ne comprends pas ce qu'est un « Typed DAG » et je n'en ai pas besoin.
Analyste métier, non technique
J'ai construit un tracker de finances personnelles avec catégorisation AI en un samedi après-midi. Le même projet tourne comme app desktop et app web. Je n'ai pas écrit une seule ligne de code backend.
Développeur hobby, projet du week-end
Je fais du whitelabel de projets Flow-Like pour mes clients. Ils obtiennent un outil d'automatisation à leur marque, je génère des revenus récurrents. Le OEM licensing rend ça possible.
Développeur freelance qui construit pour des clients
Je voulais un dashboard unique pour mes panneaux solaires, ma pompe à chaleur et ma consommation électrique. Flow-Like tourne sur mon Raspberry Pi, entièrement hors ligne. Je n'ai pas payé un centime.
Maker solo, projet maison connectée
J'ai décrit ce que je voulais à FlowPilot en langage naturel. Il a construit le workflow. J'ai ajusté deux nœuds. Ça marche. Je ne comprends pas ce qu'est un « Typed DAG » et je n'en ai pas besoin.
Analyste métier, non technique
J'ai construit un tracker de finances personnelles avec catégorisation AI en un samedi après-midi. Le même projet tourne comme app desktop et app web. Je n'ai pas écrit une seule ligne de code backend.
Développeur hobby, projet du week-end
Je fais du whitelabel de projets Flow-Like pour mes clients. Ils obtiennent un outil d'automatisation à leur marque, je génère des revenus récurrents. Le OEM licensing rend ça possible.
Développeur freelance qui construit pour des clients
// Define a custom node in Rust — 15 lines use flow_like::prelude::*; #[derive(Node)] pub struct SentimentAnalyzer { #[input] text: String, #[output] score: f64, #[output] label: String, } impl Execute for SentimentAnalyzer { async fn run(&self, ctx: &Context) -> Result<()> { let result = ctx.analyze(&self.text).await?; self.score.set(result.score); self.label.set(result.label); Ok(()) } }
# Define a custom node in Python — 12 lines from flow_like import Node, Input, Output, Context class SentimentAnalyzer(Node): text: Input[str] score: Output[float] label: Output[str] async def run(self, ctx: Context): result = await ctx.analyze(self.text) self.score.set(result.score) self.label.set(result.label)
// Define a custom node in TypeScript — 14 lines import { Node, Input, Output, Context } from '@flow-like/sdk'; export class SentimentAnalyzer extends Node { @Input() text: string; @Output() score: number; @Output() label: string; async run(ctx: Context): Promise<void> { const result = await ctx.analyze(this.text); this.score.set(result.score); this.label.set(result.label); } }
// Define a custom node in Go — 20 lines package nodes import "github.com/tm9657/flow-like-sdk-go" type SentimentAnalyzer struct { Text flowlike.Input[string] Score flowlike.Output[float64] Label flowlike.Output[string] } func (n *SentimentAnalyzer) Run(ctx *flowlike.Context) error { result, err := ctx.Analyze(n.Text.Get()) if err != nil { return err } n.Score.Set(result.Score) n.Label.Set(result.Label) return nil }
Votre laptop, le data center d'un client, des appareils edge computing ou n'importe quel cloud. Offline-first, synchronisation à la connexion. Déploiement multi-cloud avec une seule définition de workflow.
Rust, Python, TypeScript, Go, Java, C#, Kotlin, C++ et plus. Votre langage, vos nœuds.
Supported languages and frameworks
Build once, deploy anywhere — from a single binary to a full cloud cluster.
Flow-Like hits Beta. Custom WASM nodes in 15+ languages, RPA automation, agents with memory, user-scoped databases, and the iOS app.
Read →Most 'mobile workflow automation' means checking a dashboard. Flow-Like runs the actual engine on your device — offline-capable, Rust-powered, no cloud required.
Read →It's here! Our first major release of the year, refining self-hosting capabilities, adding a UI-Builder, Web-App access, and BI features.
Read →The self-hosting release. Kubernetes & Docker-Compose setups with observability, multi-cloud blob storage, backend-agnostic desktop apps, and substantial UX, DX, and core improvements.
Read →From "wouldn't it be nice" to "holy cow, it works" in one rotation of the earth.
Read →Our biggest update yet. Introducing FlowPilot, a dedicated Agent Builder, Real-Time Collaboration, and a massive library of new nodes for Microsoft Office, Google Workspace, GitHub, and more.
Read →Pas de spam — juste des releases, des deep-dives et un conseil workflow de temps en temps. Désabonnement à tout moment.
Oui. Gratuit pour les particuliers avec une exécution locale illimitée — aucun compte requis, pas de limites d'exécution, fonctionne entièrement hors ligne. Plans Pro pour les équipes via SaaS ou auto-hébergement. Enterprise bénéficie de tarifs fixes par cas d'usage, utilisateurs illimités, exécutions illimitées.
Non. Le constructeur visuel de workflows drag-and-drop vous permet de construire des solutions complètes en connectant des nœuds sur un canvas. No-code pour les utilisateurs métier, pro-code quand les ingénieurs veulent étendre. Le code est disponible mais jamais requis.
Oui. Flow-Like est offline-first. Le studio desktop fonctionne sans aucune connexion internet. Les déploiements auto-hébergés peuvent tourner entièrement air-gapped. Synchronisez à la connexion, ou ne vous connectez jamais.
Oui. Flow-Like est un constructeur visuel d'AI agents avec RAG intégré, recherche vectorielle, détection PII, nœuds LLM agnostiques du modèle et observabilité complète. Construisez des systèmes d'agents multi-étapes avec des guardrails sur le canvas.
OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini et des modèles locaux via llama.cpp — tous en tant que nœuds drag-and-drop sur le canvas. Apportez vos propres clés API ou tournez entièrement en local. Agnostique du modèle par conception.
Oui. Conçu pour les déploiements on-premise, air-gapped, cloud privé ou hybrides. Auto-hébergez sur votre infrastructure — vos données n'ont jamais à sortir.
Chaque appel LLM est journalisé avec les entrées, sorties, nombre de tokens, coûts et timing. Imposez des portes d'approbation, des limites de débit et des listes de modèles autorisés au niveau du workflow. Audit trail complet sur chaque exécution d'AI agent.
Chaque exécution de workflow génère une trace complète : entrées, sorties, branches de décision, horodatages et contexte utilisateur. Export en formats standards pour les équipes conformité. Aligné SOC 2, contrôles TISAX, évaluation Prowler continue.
Les deux sont des outils open source d'automatisation de workflows. Flow-Like se distingue sur trois points : un moteur Rust (~0,6 ms vs. exécution Node.js), un système de types complet qui valide les connexions avant l'exécution, et la capacité de construire non seulement des automatisations mais aussi des dashboards BI, des AI agents, des pipelines de données et des applications complètes dans un seul projet. n8n est excellent pour l'automatisation événementielle ; Flow-Like est une plateforme de solution engineering pour les équipes qui construisent des systèmes plus complexes.
Zapier et Make sont des outils d'automatisation SaaS cloud uniquement. Flow-Like est open source, auto-hébergeable et fonctionne hors ligne. Il va aussi au-delà de l'automatisation : vous pouvez construire des dashboards BI, des AI agents, des pipelines de données et des applications complètes sur le même canvas. Si vous cherchez une alternative gratuite et auto-hébergée avec plus de puissance, Flow-Like mérite d'être évalué.
Oui. Notre onboarding inclut un support de migration pour les bots RPA, les scripts Python et les outils d'orchestration. Nous auditons, documentons et convertissons vos workflows les plus stratégiques.
Téléchargez le Studio et commencez à construire — en local, hors ligne, sans compte requis. Ou lancez-vous directement dans la web app. Automatisation de workflows gratuite pour les particuliers, pour toujours.