Figma Make vs Lovable (2026) : Quel constructeur d’apps IA gagne ?

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J’ai fait de vrais builds sur les deux. Lovable est le grand gagnant global pour les équipes qui construisent des applications web. Figma Make est le bon choix pour les designers déjà dans l’écosystème Figma qui veulent aller plus vite du concept au prototype.

Résumé rapide

Figma Make est une couche IA construite au-dessus de la plateforme de design la plus populaire au monde, pensée pour rendre les designers Figma plus productifs et aller plus vite du concept au prototype interactif. Lovable est un spécialiste autonome : décris une app web, obtiens un produit full-stack entièrement déployé avec une base de données en direct, l’authentification et le traitement des paiements. Il y a un chevauchement, mais les publics sont différents, et le bon choix dépend de ton point de départ.

1. Comparaison des prix et des plans

Le tarif illimité pour équipes de Lovable surpasse le modèle par siège de Figma Make pour toute équipe qui ne paie pas déjà pour Figma

Figma Make

La tarification de Figma Make ne peut pas être séparée de la tarification de Figma ; c’est le même abonnement. Voici ce que cela signifie en pratique :

Le coût dépend entièrement de l’endroit où votre équipe commence :

Déjà sur Figma ? Make ne coûte rien de plus. Les crédits IA (3,000/mois sur Professional, 3,500 sur Organization) sont partagés entre toutes les fonctionnalités IA de Figma, mais les sièges complets sont déjà payés.

Pas sur Figma ? Vous achetez la principale plateforme de design au monde pour accéder à une seule fonctionnalité. Un siège complet Professional coûte $16/mois, ou $80/mois pour cinq personnes. Cela vous donne Figma Design, FigJam, Slides, Buzz, Sites, Draw, et Make : une boîte à outils de design complète dont la plupart des utilisateurs d’outils de création d’apps n’ont pas besoin.

Le système de crédits vaut la peine d’être compris avant de vous engager :

• Starter (gratuit): 150 crédits IA par jour, 500 par mois. Suffisant pour évaluer ; pas suffisant pour une construction soutenue.
• Les crédits sont partagés: Entre toutes les fonctionnalités IA de Figma, pas seulement Make. La retouche d’images, les outils Design AI et Make puisent tous dans la même réserve.
• Avertissements en cours de session: Une notification « Vérifiez votre solde de crédits IA » peut apparaître si vous avez travaillé activement ; prévoyez en conséquence.

Les types de sièges comptent. Figma Make nécessite un siège complet. Les sièges Dev ($12/mois) et les sièges Collab ($3/mois) n’incluent pas l’accès complet à Make. Si seuls certains membres de l’équipe ont besoin de créer avec Make, vous pouvez mélanger les types de sièges, mais chaque personne qui crée avec Make a besoin d’un siège complet à $16/mois ou plus.Lovable

Le modèle de Lovable est structurellement plus simple que n’importe quel système par siège : un abonnement, des utilisateurs illimités, un seul prix.

• Free ($0): 5 crédits quotidiens, plafond de 30 par mois. Assez pour explorer l’interface et tester une build ; pas assez pour un développement de production soutenu.
• Pro ($25/month): Utilisateurs illimités sur un seul abonnement. Inclut le report des crédits au prochain cycle de facturation, les domaines personnalisés, la suppression du badge des apps publiées, les recharges de crédits à la demande, et les espaces de travail multijoueur (Lovable 2.0). Les étudiants avec une adresse e-mail académique valide reçoivent jusqu’à 50% de réduction.
• Business ($50/month): Tout ce qu’il y a dans Pro, plus le SSO (pour les équipes utilisant Google Workspace, Okta, ou des fournisseurs d’identité similaires), les contrôles d’accès basés sur les rôles, un tableau de bord du centre de sécurité, et un support prioritaire. Couvre toujours des utilisateurs illimités.
• Enterprise: Tarification personnalisée pour un support dédié, une documentation de conformité avancée, une infrastructure personnalisée, et des garanties SLA.

Il n’y a pas de comptage par siège, pas de distinction entre builders et viewers, et pas de pool de crédits qui se répartit de manière inégale à mesure que votre équipe grandit. Une équipe fondatrice de deux personnes et une organisation produit de quarante personnes paient le même $25/month sur Pro.

Quand une nouvelle personne rejoint et a besoin d’accès, elle rejoint l’espace de travail sans nouveau siège à acheter, sans approbation de l’admin de facturation, et sans effectif à suivre.

La facturation annuelle applique une réduction sur les plans payants. Les crédits à la demande peuvent être achetés en milieu de cycle si l’équipe épuise l’allocation mensuelle avant le prochain reset.

Résumé du vainqueur : La réponse honnête dépend du contexte. Pour un designer déjà sur Figma Professional, Figma Make est essentiellement gratuit : ajoutez-le à un workflow existant sans coût additionnel. Pour une équipe qui n’est pas sur Figma, choisir Make signifie payer un minimum de $16/seat/month, qui monte à $80/month à 5 personnes, contre le $25/month fixe de Lovable. Pour toute équipe de six personnes ou plus qui ne sont pas déjà abonnées à Figma, Lovable est nettement moins cher et n’entraîne aucun surcoût de plateforme de design.

2. Capacités IA & Comparaison des fonctionnalités

Le sélecteur de modèle, l’intégration à l’écosystème, et le code auto-réparateur de Figma Make le distinguent dans cette catégorie

Figma Make

La fonctionnalité IA la plus distinctive de Figma Make est celle qu’aucune autre plateforme dans cette série n’offre : vous choisissez le modèle avant chaque invite.

Le sélecteur apparaît en bas du panneau de discussion. Quatre options :

1. Par défaut: l’équilibre recommandé par Figma entre vitesse et capacité
2. Claude Sonnet 4.6: Décrit comme “Équilibré et efficace,” familier à toute personne qui travaille avec les modèles Anthropic
3. Gemini 3 Flash: “Rapide et itératif” : idéal pour des changements visuels rapides lorsque vous voulez un retour rapide
4. Gemini 3.1 Pro: “Approfondi et créatif” : pour des mises en page complexes et une génération nuancée

 Pour les équipes où différents membres ont différentes préférences de modèle (certains avec des accords Anthropic, d’autres préfèrent Google), cette flexibilité compte.

Transparence avant la génération. Quand j’ai soumis le prompt du tableau de bord analytique NexaHost, Figma Make a expliqué son approche avant d’écrire une ligne de code.

Code auto-réparateur. Quand le résultat contenait plus de dix avertissements, le système proposait “Corrige-moi ça.” L’IA a diagnostiqué le problème : des clés dupliquées dans les données du graphique provoquant des conflits de clés et des problèmes d’animation. Elle a attribué des identifiants uniques à chaque point de données et a désactivé les animations du graphique conflictuelles. La correction était chirurgicale et précise.

Intégration à l’écosystème Figma. Copiez un lien Figma Make, collez-le dans n’importe quel fichier Figma Design, tableau FigJam ou deck Slides, et le prototype interactif en direct se lance directement sur ce canevas.

Qualité des composants. Le tableau de bord NexaHost utilisait : @mui/material, @radix-ui composants, lucide-react pour les icônes, @emotion pour le style, et recharts pour la visualisation des données. C’est ce qu’utiliserait un ingénieur frontend senior, pas un scaffold simplifié.

Lovable

L’IA de Lovable se spécialise dans une seule chose et le fait complètement : générer et déployer des applications web full-stack à partir de prompts en anglais simple, sans aucun prérequis.

Full-stack à partir d’un seul prompt. Sur la build InvoicePro, un seul prompt a produit tout ce qui suit, construit, connecté et en ligne en moins de 10 minutes :

• Une base de données Supabase avec trois tables liées (clients, invoices, time_entries) et des relations de clé étrangère correctes
• Une authentification couvrant email/password et Google OAuth
• Une intégration Stripe avec trois paliers tarifaires, des liens de checkout et la gestion des webhooks
• Un portail côté client avec un cloisonnement des données correct par utilisateur
• Une URL déployée sur lovable.app

Pas de modèle à choisir. Pas de décision de framework. Pas d’avertissement à examiner.

Planification pré-build. Avant d’écrire le code, Lovable renvoie un plan structuré nommant chaque fonctionnalité, les choix techniques et les dépendances manquantes (comme l’exigence de connexion Supabase). Cela donne un moment de revue avant que l’IA ne s’engage dans une architecture, similaire à l’étape de raisonnement transparente de Figma Make, mais appliquée à l’ensemble de la pile.

80+ intégrations natives. Stripe, Supabase, OpenAI, Resend, PostHog, Cloudinary, Twilio, et bien d’autres se connectent via la barre latérale Connectors, sans clés API à coller et sans boilerplate à écrire. La liste d’intégrations natives de Figma Make couvre GitHub, Supabase et Google Analytics : trois intégrations contre plus de quatre-vingts.Capacités de Lovable 2.0 :

• Dev Mode: éditeur de code dans le navigateur de style VS Code, édition directe des composants
• Modifications visuelles: cliquez sur n’importe quel élément pour ajuster le texte, la couleur, le padding ou l’espacement au niveau CSS
• Thèmes: panneau global de tokens de design (couleur, police, rayon de bordure) appliquant les changements sur tout le site à partir d’un seul réglage
• Espaces de travail multijoueur: plusieurs membres de l’équipe peuvent travailler en même temps
• Connecteurs IA: chemins préconçus vers des services IA, des bases de données vectorielles et des API de workflow

Aperçu du gagnant : Figma Make remporte les capacités IA pour les designers et les équipes de développement qui veulent un contrôle au niveau du modèle. La possibilité de choisir Claude Sonnet 4.6, Gemini Flash ou Gemini Pro par prompt (et de passer à des modèles plus puissants lorsqu’une itération ne suffit pas) est une véritable capacité qu’aucune autre plateforme de cette série de comparaison n’offre.

3. Vitesse de génération d’applications & Comparaison de qualité

Figma Make est plus rapide pour les frontends ; Lovable livre le produit le plus complet

Figma Make : tableau de bord d’analytique SaaS NexaHost

J’ai soumis un seul prompt : un tableau de bord d’analytique SaaS complet pour une société d’hébergement fictive appelée NexaHost, avec une barre latérale sombre, des cartes KPI, des graphiques de trafic et un flux d’activité récent.Vitesse : Entièrement rendu et interactif en moins de 2 minutes après avoir appuyé sur envoyer. Cela inclut la phase de raisonnement de l’IA, la génération complète du code et le rendu du canvas. Vu la complexité du résultat, c’est le temps de génération le plus rapide de cette série de comparaison.

Qualité : Ce que contenait le dashboard :

• Une barre latérale sombre avec la marque NexaHost, le sous-titre “Tableau de bord analytique” et cinq liens de navigation (Vue d’ensemble, Serveurs, Trafic, Facturation, Paramètres), avec Vue d’ensemble mis en évidence en bleu immédiatement
• Une barre supérieure avec un champ de recherche fonctionnel et le profil utilisateur “Sarah Chen / Admin” avec une cloche de notifications et un avatar
• Quatre cartes KPI : Disponibilité (99.98%), Serveurs actifs (47), Bande passante mensuelle (2.4 TB), Tickets ouverts (8), chacune avec un indicateur de tendance par rapport au mois dernier
• Un graphique des tendances du trafic sur 30 jours rendu sous forme de visualisation en aire Recharts fonctionnelle avec de vraies étiquettes de date de May 11 à June 5, des étiquettes de l’axe Y à intervalles de 20k, et des données dans la plage de bande passante 40k-80k
• Un graphique à barres du MRR par plan et une visualisation de la répartition du statut des serveurs
• Un flux d’activité récente avec des événements d’hébergement réalistes et contextualisés : un succès de déploiement de serveur pour web-prod-03, un avertissement CPU élevé à 87% sur db-master-01, une alerte d’expiration de certificat SSL pour api.nexahost.com, une notification de paiement reçu, et une fenêtre de maintenance planifiée, tous adaptés au domaine, rien de générique

Le détail du flux d’activité mérite qu’on s’y arrête. Figma Make ne s’est pas contenté de remplir du texte de substitution. Il a compris que le contexte était un dashboard d’hébergement et a généré des événements opérationnels réalistes qu’une équipe d’exploitation d’hébergement verrait réellement.

Cette intelligence contextuelle dans la génération de contenu est vraiment impressionnante et fixe une référence pour la manière dont les données fictives générées par l’IA devraient être présentées.

Le problème des avertissements. Après la génération, plus de dix avertissements sont apparus. “Corrige-moi” a réduit le nombre à trois, puis les modifications suivantes l’ont fait remonter à neuf, puis au-dessus de dix à nouveau. Le dashboard a continué à s’afficher et à fonctionner correctement tout au long du processus. Mais pour les équipes qui prévoient de mettre le code généré en production, une base de code qui génère elle-même de nouveaux avertissements à chaque itération mérite d’être testée davantage avant de le valider.Lovable : Build d’InvoicePro

J’ai soumis un seul prompt pour une app de Portail Client et de Facturation couvrant des dashboards multi-tenant, le suivi du temps, la facturation avec sortie PDF, les paiements Stripe, et un portail client propulsé par Supabase.

Vitesse : Lovable a renvoyé un plan de build avant d’écrire le moindre code, a signalé l’exigence de connexion à Supabase, et a démarré après la connexion. Jalons clés :

• Minute 4: Landing page en ligne avec un hero text et six cartes de fonctionnalités
• Section tarifs: Starter ($9/month), Professional ($29/month, “Le plus populaire”), Enterprise ($79/month)
• Moins de 10 minutes: Déployé sur lovable.app avec l’auth Supabase, les tables de base de données, et le checkout Stripe entièrement branchés

Qualité : Ce que contenait InvoicePro :

• Base de données Supabase avec trois tables liées (clients, invoices, time_entries), avec des relations de clés étrangères correctes, aucun SQL écrit manuellement
• Authentification : email/password et Google OAuth, configurés et branchés
• Intégration Stripe : trois paliers tarifaires, liens de checkout, routage du portail de facturation, synchro des abonnements, gestion des webhooks pour les événements de paiement
• Un portail côté client avec un cloisonnement correct des données par utilisateur
• React/TypeScript/Tailwind propre avec des tableaux de données typés, des fichiers de composants nommés, et une structure de dossiers logique
• Déployé en live sur une URL partageable dans la fenêtre de 10 minutes

Quand une variable d’environnement Supabase manquante a causé un aperçu vide, une description d’erreur en texte brut est apparue avec un bouton “Essayer de corriger”. Un clic l’a résolu.

Snapshot du gagnant :

Vitesse : Figma Make gagne : moins de 2 minutes contre les 10 de Lovable. Pour les équipes qui ont besoin d’itérations rapides sur des designs frontend, cet écart est réel.

Qualité du rendu : Le dashboard NexaHost de Figma Make est visuellement le frontend le plus impressionnant de cette série de comparaisons. Le feed d’activité approprié au contexte, la stack de composants professionnelle, et l’implémentation fonctionnelle des graphiques représentent un travail frontend généré par l’IA exceptionnel.

Complétude : Lovable gagne. InvoicePro était un produit entièrement déployé avec authentification, une vraie base de données, et le traitement des paiements. NexaHost était un frontend bluffant qui nécessitait une configuration Supabase supplémentaire pour devenir une vraie application. Pour un lecteur qui a besoin d’un produit fonctionnel aujourd’hui, la sortie de Lovable entièrement branchée en 10 minutes a plus de valeur qu’un beau prototype en 2 minutes.

4. Comparaison de la facilité d’utilisation : quelle plateforme est la plus facile à utiliser ?

Lovable ne nécessite aucune plateforme préalable ni aucune base en design ; Figma Make récompense l’expérience préalable sur Figma

Inscription et création de compte

son onboarding a deux expériences très différentes selon d’où vous commencez :

• Utilisateurs Figma existants: Arrivez sur figma.com, tapez un prompt avant de créer un compte, connectez-vous avec Google ou par e-mail, et vous êtes dans Make en quelques secondes. Le prompt est repris automatiquement.

• Nouveaux utilisateurs Figma: Découvrent d’abord une plateforme de design complète avec plusieurs produits (Design, FigJam, Slides, Buzz, Sites, Draw, Make). Naviguer vers Make et comprendre ce que c’est par rapport aux autres outils ajoute un vrai temps d’orientation.

de Lovable L’inscription passe par un court questionnaire sur le rôle. Le tableau de bord se charge immédiatement, sans qu’il y ait une autre plateforme à comprendre d’abord.

L’inscription inclut GitHub comme option d’authentification aux côtés de Google et Apple. Lovable se souvient aussi de votre dernière méthode utilisée, ce qui est une petite attention bien pensée pour les utilisateurs réguliers.

Interface utilisateur et tableau de bord

de Figma Make L’espace de travail se divise en deux zones principales. Le panneau de gauche gère la conversation : les requêtes en bas, les réponses et le raisonnement de l’IA en haut, l’historique des versions sous forme de cartes étiquetées défilantes. La zone de droite est le canevas en direct où le résultat s’affiche.

La barre d’outils du canevas propose trois vues qu’il vaut la peine de comprendre :

• Mode aperçu (icône œil) : prototype interactif en direct
• Mode code (icône chevron) : explorateur de fichiers complet à gauche, éditeur de code à droite
• Disposition combinée : les deux à la fois

Le passage de l’une à l’autre est instantané et n’interrompt pas la génération. En vue code, la structure complète du projet est visible : App.tsx, tous les fichiers de composants, package.json et les fichiers de configuration, et chaque fichier est directement modifiable.

En bas du panneau de chat : un bouton d’ajout pour de nouvelles requêtes, un menu déroulant de sélection du modèle, une icône étincelle pour les paramètres de l’IA, et un interrupteur de mode Build/Default. C’est là que se prennent la plupart de vos décisions de flux de travail.

de Lovable Le tableau de bord s’ouvre sur un dégradé chaleureux du bleu au rose avec une salutation personnalisée. La zone de saisie indique “Demandez à Lovable de créer une application web qui…” avec un interrupteur de mode Build et une bannière Connecteurs.

Le panneau latéral de gauche affiche Accueil, Recherche, Ressources et Connecteurs, suivis des vues de projet et d’une section Récents. Pour un utilisateur non technique, ce tableau de bord est plus lisible d’emblée.

Le système Point and Edit

de Figma MakePoint and Edit l’édition en ligne est sa fonctionnalité d’ergonomie la plus forte. Après que le tableau de bord NexaHost s’est affiché, j’ai cliqué sur le titre “30-Day Traffic Trends”. Deux choses se sont produites simultanément :

1. Le h3 l’identifiant de balise est apparu dans le champ de chat, limitant ma prochaine requête à cet élément exact
2. Une barre d’outils de mise en forme riche est apparue directement au-dessus de l’élément sur le canevas : famille de police, taille, gras, italique, alignement et autres contrôles

Je pouvais soit décrire la modification en anglais simple dans le chat, soit manipuler directement l’élément via la barre d’outils sans écrire de prompt du tout. Cette approche hybride est plus pratique que les outils qui font passer chaque changement par l’IA, surtout pour les petites corrections : corriger une faute de frappe ou modifier un prix ne nécessite pas d’attendre que l’IA interprète une requête.

Une superposition de tutoriel de première génération guide Point and Edit en quatre étapes, en apparaissant exactement au bon moment : après le rendu de votre premier résultat, lorsque vous avez vraiment besoin de l’information.de Lovable Visual Edits fonctionnent de manière similaire : cliquez sur n’importe quel élément dans l’aperçu pour ajuster le texte, la couleur, la marge intérieure ou l’espacement, mais sans la barre d’outils de formatage simultané.

Les modifications dans l’éditeur visuel de Lovable passent par une modification CSS directe, tandis que la barre d’outils de Figma Make ajoute l’option d’un formatage immédiat sans aucune saisie de texte.

Évaluation globale de la facilité d’utilisation

La répartition honnête :

• Déjà sur Figma ? Make est le chemin le plus simple. Pas de coût de migration, pas de nouveau tableau de bord, le résultat apparaît dans Recents à côté des fichiers de design, et le mode multijoueur de Figma s’étend automatiquement aux projets Make.
• Pas sur Figma ? Lovable est plus simple. Pas de décision sur le type de licence, pas de surveillance du solde de crédits, pas de surcharge d’intégration de la plateforme. Décris juste une app et elle est déployée.

Résumé du vainqueur : Lovable gagne sur la facilité d’utilisation pour les équipes sans workflow Figma existant. Pour les équipes natives de Figma, l’équation de la facilité d’utilisation s’inverse : Make est accessible dans un environnement qu’elles connaissent déjà, et Lovable représenterait une plateforme supplémentaire à intégrer. La variable déterminante est là où votre équipe travaille aujourd’hui.

5. Comparaison de la confidentialité et de la sécurité : quelle plateforme est la plus sécurisée ?

Figma détient le portefeuille de conformité le plus étendu de cette série de comparaison ; mais un risque critique pour la confidentialité existe dans la publication

Figma Make

Le portefeuille de conformité de Figma est le plus étendu de toutes les plateformes de cette série de comparaison :

• SOC 2 Type II: Audit annuel indépendant confirmant l’efficacité continue des contrôles de sécurité
• SOC 3: Rapport public des conclusions de SOC 2
• ISO 27001:2022: Norme internationale pour la gestion de la sécurité de l’information
• ISO 27017: Contrôles de sécurité spécifiques au cloud
• ISO 27018: Protection des informations personnellement identifiables dans le cloud
• ISO 27701: Certification du système de gestion des informations relatives à la vie privée
• FedRAMP Moderate: Conformité cloud de niveau gouvernemental américain, le niveau de certification requis pour l’adoption par les agences fédérales
• GDPR: adhésion au Code de conduite Cloud de l’UE ; Addendum relatif au traitement des données disponible
• CCPA: conformité à la California Consumer Privacy Act
• TISAX: norme de sécurité de l’information de l’industrie automobile européenne
• C5: certification de l’Office fédéral allemand de la sécurité de l’information pour les clients réglementés et du secteur public

Pour les équipes d’entreprise dans des secteurs réglementés (services financiers, santé, gouvernement, automobile), cette ampleur de certifications signifie que Figma a fait le travail de conformité. Le Trust Center sur compliance.figma.com documente publiquement toutes les certifications.

Un risque critique de confidentialité que chaque lecteur doit connaître avant de publier. Le panneau de publication Figma Make inclut une case à cocher « Show chat history » qui est cochée par défaut. Si vous publiez sur la Figma Community sans la décocher, toute personne parcourant votre fiche Community peut voir votre conversation complète de prompts : chaque itération, chaque direction rejetée, chaque détail que vous avez spécifié.

Pour des projets d’apprentissage personnels, ce n’est pas grave. Pour du travail client, des spécifications de produit propriétaires, ou tout build commercialement sensible, c’est un risque important d’exposition de données. Ce n’est pas signalé de manière visible dans le flux de publication, et c’est facile à manquer.

Lovable

Lovable possède trois certifications auditées indépendamment. Chacune mérite d’être comprise en termes pratiques :

• SOC 2 Type 1 and Type 2: Le Type 1 confirme que les contrôles de sécurité sont conçus de manière appropriée. Le Type 2 confirme que ces contrôles ont fonctionné efficacement sur une période d’audit prolongée. Détenir les deux signifie que l’évaluation a couvert la performance opérationnelle réelle, pas seulement l’intention de conception.
• ISO 27001:2022: La norme internationale pour les systèmes de management de la sécurité de l’information, couvrant les environnements cloud et les relations avec les fournisseurs. L’édition 2022 reflète des exigences mises à jour, en particulier autour des services cloud.
• Conformité totale au RGPD: Confirmée comme un paramètre par défaut de la plateforme, non dépendant de la configuration du déploiement. Les équipes basées dans l’UE sont couvertes sans avoir besoin d’évaluer l’auto-hébergement.

La propriété du code est explicite partout : la synchronisation GitHub permet une sortie propre à tout moment sans extraction de format propriétaire.

Résumé du gagnant : Figma dispose de la documentation de conformité la plus complète : ISO 27017, ISO 27018, ISO 27701, FedRAMP Moderate, CCPA, TISAX, et C5 vont au-delà de ce que Lovable confirme publiquement. Pour les achats d’entreprise dans les secteurs réglementés, le Trust Center de Figma est la ressource la plus solide. Le compromis : le risque de confidentialité lié à la publication communautaire (l’historique du chat exposé par défaut) est une vraie préoccupation opérationnelle que Lovable n’a pas. Vérifiez que le réglage “Afficher l’historique du chat” est désactivé avant de publier tout projet Figma Make non personnel.

6. Comparaison des intégrations de plateforme et des options de déploiement

Les 80+ intégrations de Lovable, y compris Stripe natif, l’emportent nettement ; Figma Make n’a pas de traitement des paiements

Figma Make

La stratégie d’intégration de Figma Make est minimaliste par conception. Trois connexions principales, plus des solutions de secours :

Supabase. Ajouter un vrai backend est une deuxième invite, pas automatique. Vous décrivez ce dont vous avez besoin (“ajouter Supabase Auth” ou “créer une base de données pour le suivi des commandes”) et l’IA l’intègre.

GitHub. Connectez un dépôt et poussez le code généré via le panneau des paramètres. Cela permet une vraie gestion de version, l’intégration au pipeline CI et la passation à une équipe de développement. Le code qui va vers GitHub est la même stack orientée production qui a été générée : composants Radix UI, Recharts, Tailwind v4, fichiers de composants typés.

Google Analytics. Un seul champ dans les paramètres généraux accepte un ID de suivi G-XXXXXXXX. Aucune balise script à injecter, aucun plugin à installer. Votre application publiée gagne les analyses GA4 grâce aux paramètres seuls.

Injection de code personnalisée. Quatre champs dans les paramètres généraux couvrent les points d’injection HTML standard : début de, fin de, début de, fin de. Tout script ou balise HTML valide fonctionne ici : Hotjar, Mixpanel, polices personnalisées, scripts de tag manager, n’importe quel service externe qui se charge via une balise. Pour les intégrations en dehors de la liste native, c’est la solution de secours.

La boîte de dialogue “Configurer votre code”. Les paramètres du gestionnaire de paquets permettent de lister des paquets npm privés et des bibliothèques publiques supplémentaires. Les développeurs qui ont besoin de dépendances internes spécifiques peuvent les ajouter ici, une fonctionnalité qu’aucun générateur IA orienté grand public de cette série n’offre.

Ce que Figma Make n’a pas. Pas d’intégration Stripe. Aucun traitement de paiement d’aucune sorte. Construire un projet Figma Make qui collecte
de l’argent nécessite de configurer Stripe séparément via le champ d’injection de code personnalisé ou de l’ajouter manuellement après l’export GitHub. Pour les équipes qui construisent des produits grand public qui ont besoin d’un parcours de paiement, cette lacune est importante.

Il n’y a pas encore d’intégration Vercel ou Netlify. Le parcours de déploiement de Figma Make est actuellement figma.site ou GitHub. Si votre workflow implique un déploiement vers Vercel, Netlify, Render ou Cloudflare Pages, il n’existe pas d’intégration en un clic pour ces plateformes. Vous devriez d’abord pousser vers GitHub puis connecter ce dépôt à votre fournisseur d’hébergement préféré comme étape séparée.

Lovable

La stratégie d’intégration de Lovable, c’est la couverture d’abord : 80+ intégrations vérifiées qui couvrent les besoins de production les plus courants sans écrire de code.

Stripe (native, automatique). À partir d’un seul prompt sur InvoicePro : trois niveaux de tarification générés avec les bons liens de checkout, le routage vers le portail de facturation, et la synchro Supabase pour le statut d’abonnement. Les gestionnaires de webhooks pour les événements de paiement (abonnement créé, paiement échoué, abonnement annulé) ont été inclus sans qu’on le demande. Toute l’intégration Stripe a été branchée et en ligne avant la barre des 10 minutes. Figma Make n’a aucune capacité équivalente.

Supabase (native, automatique). Lovable crée le schéma de base de données dès le premier build, pas comme une deuxième étape. Les tables sont générées avec les bons types de colonnes et les relations de clé étrangère. Les flux d’authentification (email/mot de passe, Google OAuth, liens magiques) sont branchés automatiquement. Le scaffolding des politiques RLS est inclus (même si la bonne configuration nécessite une vérification manuelle, comme indiqué dans la Section 5).

Le catalogue 80+. Couvre l’email (Resend, SendGrid, Mailgun), l’analytics (PostHog, Mixpanel, Google Analytics), le stockage de fichiers (Cloudinary, AWS S3 via Supabase), les communications (Twilio, WhatsApp Business API), les services d’IA (OpenAI, Anthropic, Cohere), et plus encore. Chacun se connecte via la barre latérale Connectors, sans aucune étape de configuration et sans gestion de clé API requise.

AI Connectors (Lovable 2.0). Des parcours préconstruits vers des bases de données vectorielles, des services d’orchestration de workflows IA, et des API d’embeddings étendent le catalogue au-delà des intégrations REST standard pour les équipes qui construisent des fonctionnalités alimentées par l’IA.

Déploiement. Publication en un clic sur lovable.app avec provisioning automatique du DNS et du SSL. La synchronisation GitHub vers Vercel ou Netlify est disponible pour les équipes qui ont déjà une infrastructure d’hébergement. Les domaines personnalisés se connectent sur Pro et au-dessus sans gestion manuelle des certificats.

Pour les services en dehors du catalogue 80+, Supabase Edge Functions permettent une logique serveur personnalisée basée sur JavaScript, la porte de sortie pratique pour les besoins d’intégration sur mesure qui nécessitent vraiment d’écrire du code.

Winner Snapshot: Lovable gagne sur les intégrations avec une marge décisive. L’absence de tout traitement de paiement natif dans Figma Make est le manque le plus important. Pour toute application web qui génère du revenu (un produit SaaS, une marketplace, un service d’abonnement), l’intégration Stripe native de Lovable livre une logique de paiement de bout en bout dès le premier build, tandis que Figma Make oblige à la construire séparément.

Figma Make vs Lovable : L’essentiel

Lovable gagne pour les fondateurs, les équipes produit et toute personne qui construit une application web et qui ne vit pas déjà dans Figma. Figma Make gagne pour les designers qui veulent prototyper plus vite dans un écosystème qu’ils connaissent déjà.