The Multi-Armed Bandit (MAB) in A/B testing

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Optimiser en continu tout en explorant plusieurs variantes

📌 Definition

Le Multi-Armed Bandit (MAB) est une approche d’expérimentation adaptative utilisée pour tester plusieurs variantes d’une page ou d’un élément tout en maximisant les résultats en temps réel.
Contrairement au test A/B classique, où le trafic est réparti de manière fixe (ex. : 50/50) entre les variantes jusqu’à la fin du test, le MAB réalloue dynamiquement le trafic vers les variantes les plus performantes dès qu’un signal positif est détecté.

Le nom provient du concept du "bandit manchot" : un joueur confronté à plusieurs machines à sous doit déterminer laquelle donne les meilleurs gains, tout en continuant à jouer pour affiner ses décisions.

⚖️ Exploration vs Exploitation

Le test Multi-Armed Bandit repose sur un équilibre entre :

• Exploration : tester différentes options pour apprendre leur performance,
• Exploitation : diriger plus de trafic vers les variantes les plus prometteuses.

L’algorithme ajuste la répartition du trafic automatiquement pour minimiser la perte d’opportunités et maximiser les gains cumulés pendant la durée du test.

🧪 Différences avec un test A/B classique

Test A/B traditionnelTest Multi-Armed BanditRépartition fixe du trafic (ex. : 50/50)Répartition adaptative selon la performanceAnalyse en fin de test avec significativité statistiqueApprentissage en continu avec ajustement dynamiqueBut : apprendre ce qui fonctionneBut : apprendre et maximiser la performance dès maintenantRecommandé pour des tests exploratoires ou des décisions stratégiquesIdéal pour les campagnes live, les optimisations de court terme

🎯 Cas d’usage adaptés en CRO

• Campagnes marketing ou bannières en homepage où l’on souhaite maximiser les conversions en temps réel (ex. : soldes, offres limitées),
• Tests d’emails, de landing pages ou de messages d’activation,
• Optimisation continue de recommandations de produits,
• Situations où le trafic est limité dans le temps, rendant les tests A/B classiques moins efficaces.

✅ Avantages pour le CRO

• ⏱️ Gagne du temps : plus besoin d’attendre la fin du test pour agir,
• 💰 Maximise les conversions pendant le test (utile sur des pages à fort trafic ou sensibles au contexte),
• 🔄 Apprentissage continu : l’algorithme s’ajuste automatiquement aux tendances évolutives (ex. : saisonnalité, changement de comportement).

⚠️ Limites et précautions

• Moins adapté aux tests où l’analyse post-test rigoureuse est nécessaire (ex. : validation d’une refonte UX complète),
• Difficile d’interpréter les résultats aussi précisément qu’un test A/B (pas de p-value fixe, ni d’analyse classique de significativité),
• Le trafic vers les variantes perdantes peut être très faible, rendant l’analyse qualitative difficile,
• Nécessite une infrastructure technique robuste ou un outil adapté.

🛠️ Outils qui proposent du Multi-Armed Bandit

• Optimizely, AB Tasty, VWO, Dynamic Yield, Kameleoon proposent des options de type bandit (souvent sous le nom “auto-optimisation”, “AI-powered allocation”, etc.).

🔍 Quand choisir un test Multi-Armed Bandit ?

Utilise un MAB si tu veux :

• Maximiser un KPI rapidement, comme le taux de clic ou de conversion,
• Agir sur des campagnes courtes (moins de 2 semaines),
• Adapter ton trafic en fonction de la performance réelle sans attendre.

Évite-le si tu as besoin de :

• Résultats rigoureux à forte valeur stratégique ou scientifique,
• Contrôle complet sur l’analyse statistique et l’attribution des résultats.

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