Points clés
- Licence Apache 2.0 — le code auto-hébergé reste gratuit et utilisable indéfiniment, même archivé
- Développement actif arrêté le 29 juillet 2026 ; dépôt GitHub archivé (lecture seule) le 10 août 2026
- Flowise Cloud, la version payante hébergée, ferme complètement le 30 novembre 2026
- Deux modes de construction : Chatflow (chatbots mono-agent avec RAG et appels d'outils) et Agentflow (orchestration multi-agents)
- L'auto-hébergement via Docker ou npm fonctionne encore aujourd'hui, mais sans correctifs de sécurité à venir
- Pour tout nouveau projet à horizon pluriannuel, évaluez une alternative maintenue ou un fork communautaire plutôt que de repartir de zéro sur Flowise
📍 En une phrase
Flowise est un constructeur open source, sous licence Apache 2.0, par glisser-déposer pour agents et pipelines RAG basés sur LangChain/LangGraph, mais l'entreprise ferme et Flowise Cloud s'arrête le 30 novembre 2026.
💬 En termes simples
Plutôt que d'écrire du code LangChain à la main, Flowise proposait des blocs visuels reliés par des flèches pour connecter un LLM, un chargeur de documents et une base vectorielle — mais plus personne ne corrige de bugs ni ne relit de pull requests.
⚠️Warning: Ne vous inscrivez pas sur Flowise Cloud. Le service hébergé doit fermer le 30 novembre 2026, et le support a déjà pris fin le 31 août 2026.
Flowise est-il encore maintenu ?
Non. FlowiseAI a annoncé le 29 juillet 2026 la fermeture de l'entreprise, invoquant un basculement vers les agents de codage IA (comme Claude Code) qui gèrent des tâches complexes avec plus de souplesse qu'un outil de workflow visuel à base de nœuds. La fermeture suit un calendrier fixe à quatre jalons datés.
Le dépôt GitHub reste publiquement visible sous licence Apache 2.0 « indéfiniment », selon FlowiseAI, et l'équipe encourage explicitement les utilisateurs à forker le projet et à le maintenir eux-mêmes. Aucun produit successeur ni entreprise repreneuse n'a été annoncé.
Gel du développement
- Date:
- 2026-07-29
- Signification:
- Plus de nouvelles fonctionnalités ; pull requests non relues ni fusionnées
Dépôt archivé
- Date:
- 2026-08-10
- Signification:
- Dépôt GitHub en lecture seule ; paquets npm et images Docker marqués obsolètes
Fin du support
- Date:
- 2026-08-31
- Signification:
- L'équipe centrale quitte Discord et les fils GitHub ; modération communautaire seule
Fermeture du Cloud
- Date:
- 2026-11-30
- Signification:
- Flowise Cloud, la version payante hébergée, s'arrête complètement
📌Note: Cela change le calcul pour chaque recommandation ci-dessous : auto-héberger le code Apache 2.0 archivé est viable aujourd'hui, Flowise Cloud ne l'est pas — quoi qu'affichent encore les pages tarifaires.
Qu'est-ce que Flowise ?
Flowise est une plateforme open source (licence Apache 2.0, github.com/FlowiseAI/Flowise) pour construire des agents IA et des applications LLM via une interface visuelle à base de nœuds, plutôt qu'en écrivant du code directement. Son slogan était « Build AI Agents, Visually », et le dépôt a dépassé les 55 000 étoiles GitHub avant l'arrêt du développement.
- Chatflow : chatbots mono-agent avec génération augmentée par récupération (RAG) et appels d'outils, assemblés en reliant des nœuds
- Agentflow : systèmes multi-agents avec orchestration de workflow entre plusieurs agents coopérants
- HITL (Human In the Loop) : met un flux en pause pour une validation ou une révision manuelle avant de continuer
- Prise en charge de plus de 100 fournisseurs de LLM, modèles d'embedding et bases vectorielles via des nœuds prêts à l'emploi
- Déploiement sous forme de point de terminaison API, de widget de chat intégrable ou via un SDK
- Traces d'exécution avec des hooks d'observabilité pour Prometheus et OpenTelemetry
En quoi Flowise diffère-t-il de LangChain et LlamaIndex ?
Flowise est une couche visuelle qui génère les mêmes composants LangChain et LangGraph qu'un développeur écrirait autrement en Python ou JavaScript. LangChain et LlamaIndex sont des frameworks code-first : on importe une bibliothèque, on écrit la logique de chaîne, et on contrôle chaque étape par programmation. Flowise échange une partie de cette flexibilité contre une itération visuelle plus rapide et une courbe d'apprentissage plus douce.
Flowise prend-il en charge le RAG et les agents IA ?
Oui, les deux sont au cœur de Flowise, et c'était le cas d'usage central de la plateforme avant l'arrêt du développement.
- RAG : les nœuds de chargement de documents (PDF, extracteur web, CSV, et plus) alimentent un découpeur de texte, un nœud modèle d'embedding et un nœud base vectorielle — Chatflow assemble la pipeline de récupération visuellement
- Agents : Agentflow ajoute des nœuds d'appel d'outils, des branchements conditionnels et des transferts multi-agents, permettant à plusieurs agents spécialisés de se passer une tâche
- Mémoire : des nœuds de mémoire de conversation conservent l'historique du chat entre les tours, par session ou par utilisateur
- Appels d'outils : les agents peuvent appeler des API externes, exécuter du code ou interroger une base de données via des nœuds d'outils prédéfinis ou personnalisés
Comment auto-héberger Flowise aujourd'hui ?
L'auto-hébergement depuis le dépôt archivé est la seule voie sensée aujourd'hui — ne créez pas de compte Flowise Cloud. Ces étapes font tourner Flowise en local ou sur votre propre serveur via Docker, la méthode prise en charge la plus rapide avant l'archivage.
- 1Installez Docker et Docker Compose si ce n'est pas déjà fait, sous Linux, macOS ou Windows avec WSL2.
- 2Clonez le dépôt archivé : git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git, puis cd Flowise/docker.
- 3Copiez le fichier d'environnement d'exemple (cp .env.example .env) et définissez FLOWISE_USERNAME, FLOWISE_PASSWORD ainsi que toutes les clés API des fournisseurs LLM prévus.
- 4Démarrez la pile avec docker compose up -d. Flowise écoute par défaut sur le port 3000 ; modifiez PORT dans .env en cas de conflit avec un autre service.
- 5Ouvrez http://localhost:3000, connectez-vous avec les identifiants de l'étape 3, puis construisez un Chatflow ou un Agentflow en glissant des nœuds depuis la barre latérale sur le canevas.
- 6Sauvegardez régulièrement le répertoire de données de Flowise. Sans mainteneur amont, une base locale corrompue n'a plus aucun support éditeur vers qui se tourner.
Flowise auto-hébergé fonctionne-t-il encore après l'archivage ?
Oui. Le code archivé fonctionne exactement comme avant le 29 juillet 2026 — l'archivage arrête les nouveaux commits et la relecture des pull requests, mais ne désactive ni le logiciel déjà en cours d'exécution ni la copie que vous clonez aujourd'hui.
L'auto-hébergement de Flowise recevra-t-il des correctifs de sécurité ?
Non. Le dépôt GitHub est en lecture seule et l'équipe centrale a quitté les canaux de support, donc personne ne trie ni ne corrige les nouvelles vulnérabilités découvertes. Traitez une instance auto-hébergée comme toute dépendance open source non maintenue : isolez-la, tenez-la si possible à l'écart d'Internet public, et surveillez ses dépendances.
Pour qui Flowise est-il fait ?
La fermeture change la pertinence de Flowise selon les profils. Ce n'est plus un choix par défaut sûr pour un nouveau projet en production, mais il conserve un cas d'usage étroit et légitime.
Flowise vs. alternatives
Pour tout nouveau projet, une alternative activement maintenue élimine le plus gros risque que porte désormais Flowise : que plus personne ne corrige les bugs.
| Outil | Interface | Licence | Idéal pour | Maintenance |
|---|---|---|---|---|
| Flowise | Visuelle, glisser-déposer | Apache 2.0 | Installations auto-hébergées existantes | Archivé / aucune |
| LangChain | Code Python / JS | MIT | Contrôle personnalisé total | Active |
| LlamaIndex | Code Python / TS | MIT | Pipelines RAG riches en données | Active |
| n8n | Visuelle, glisser-déposer | Fair-code / Sustainable Use | Automatisation générale de workflows | Active |
Erreurs fréquentes en évaluant Flowise aujourd'hui
Ces erreurs viennent du fait de traiter des informations pré-fermeture sur Flowise — y compris les propres pages marketing de l'éditeur — comme toujours à jour.
Questions fréquentes
Flowise est-il encore maintenu ?
Non. FlowiseAI a arrêté le développement actif le 29 juillet 2026, archivé le dépôt GitHub (lecture seule) le 10 août 2026, et l'équipe centrale a quitté Discord et les canaux de support GitHub le 31 août 2026.
Puis-je encore auto-héberger Flowise ?
Oui. Le dépôt archivé est public sous Apache 2.0 et fonctionne comme avant. Vous pouvez le cloner, le lancer avec Docker et utiliser chaque nœud existant — vous n'aurez simplement plus de corrections de bugs, de correctifs de sécurité ni de nouvelles intégrations.
Qu'advient-il de Flowise Cloud ?
Flowise Cloud, la version payante hébergée, ferme complètement le 30 novembre 2026. Ne vous y inscrivez pas et ne comptez pas dessus pour un nouveau projet.
Sous quelle licence Flowise est-il publié ?
Apache License 2.0. Elle permet à quiconque d'utiliser, modifier et redistribuer le code, y compris en le forkant vers un projet maintenu indépendamment — exactement ce que l'équipe FlowiseAI a recommandé à ses utilisateurs.
En quoi Flowise diffère-t-il de LangChain ?
Flowise est une interface visuelle à base de nœuds qui génère les mêmes briques LangChain et LangGraph qu'un développeur écrirait autrement en code. LangChain lui-même est un framework code-first sans canevas visuel — il reste maintenu activement indépendamment de la fermeture de Flowise.
Flowise prend-il en charge la génération augmentée par récupération (RAG) ?
Oui. Le mode Chatflow relie des nœuds de chargement de documents, de découpage de texte, de modèle d'embedding et de base vectorielle pour construire visuellement une pipeline RAG, sans écrire de code de récupération à la main.
Flowise prend-il en charge les systèmes multi-agents ?
Oui, via Agentflow, qui ajoute des nœuds d'appel d'outils, des branchements conditionnels et des transferts entre plusieurs agents coopérants sur un même canevas.
Pourquoi FlowiseAI ferme-t-il l'entreprise ?
L'équipe a invoqué un basculement plus large vers des agents de codage IA comme Claude Code, qu'elle juge plus flexibles pour gérer des tâches complexes et non linéaires qu'un outil de workflow visuel rigide à base de nœuds, dès qu'un projet dépasse de simples pipelines.
Que dois-je utiliser à la place de Flowise pour un nouveau projet ?
Pour un contrôle code-first, LangChain ou LlamaIndex restent activement maintenus. Pour un constructeur visuel sans code avec un développement continu, évaluez n8n ou un fork communautaire de Flowise une fois qu'il aura prouvé sa stabilité — ne partez pas par défaut sur un Flowise non forké et archivé pour du long terme.
Est-il prudent d'auto-héberger un projet archivé et non maintenu ?
Cela comporte le même risque que toute dépendance open source non maintenue : personne ne corrige les vulnérabilités nouvellement découvertes. Tenez-le si possible à l'écart d'Internet public, isolez-le des systèmes sensibles, et surveillez-le comme toute dépendance sans mainteneur actif.