L’Adaptive Sequential Design est une approche expérimentale où la collecte de données et l’allocation du trafic s’adaptent en temps réel à la performance observée des variantes. Contrairement aux tests A/B classiques – qui répartissent le trafic de façon fixe jusqu’à atteindre une taille d’échantillon prédéterminée –, l’ASD ajuste dynamiquement les pourcentages d’exposition (ou stoppe le test) selon des règles statistiques définies à l’avance.
Principes clés
- Analyses intermédiaires planifiées : les résultats sont réévalués à plusieurs « checks » séquentiels plutôt qu’à un seul point final.
- Allocation adaptative : davantage de trafic est dirigé vers les variantes qui montrent de meilleures performances au fil du test (ex. algorithmes de type Thompson Sampling, Bayesian Bandits ou règles fréquentes comme la « play-the-winner »).
- Contrôle du risque statistique : pour éviter l’inflation du taux de faux positifs due aux multiples looks, on applique des corrections (p-value alpha-spending, group sequential methods ou cadres bayésiens avec seuils pré-spécifiés de probabilité de supériorité).
- Règles d’arrêt : le test se conclut dès qu’une variante atteint un seuil de certitude ou que les performances se stabilisent, économisant du temps et limitant l’exposition des utilisateurs aux versions moins performantes.
Avantages pour le CRO
- Réduction du temps moyen pour identifier un gagnant : trafic réalloué plus tôt vers la meilleure expérience.
- Expérience utilisateur optimisée : moins de visiteurs exposés à de mauvaises variantes.
- Efficacité budgétaire : moins de conversions sacrifiées durant la phase de test.
Points de vigilance
- Complexité analytique : nécessite des compétences avancées pour définir les règles, interpréter les probabilités et maintenir la validité statistique.
- Infrastructure en temps réel : besoin de collecter et de traiter les données quasi instantanément pour ajuster l’allocation.
- Reporting clair : documenter les règles d’allocation, les analyses intermédiaires et les critères d’arrêt pour assurer la transparence.
Mise en œuvre pas à pas
- Définir la métrique binaire ou continue et la probabilité cible de détection d’un effet.
- Choisir la méthode d’allocation adaptative (bandit bayésien, group-sequential frequentiste, etc.).
- Établir un plan d’analyses intermédiaires (fréquence des checks, seuils d’arrêt).
- Lancer le test et monitorer en temps réel ; l’algorithme réalloue le trafic après chaque check.
- Arrêter lorsque la probabilité de supériorité ou la p-value corrigée dépasse le seuil prédéfini.
- Valider en production avec des guardrails (KPIs secondaires) pour détecter d’éventuels effets négatifs non prévus.
En résumé : l’Adaptive Sequential Design transforme le test A/B en un processus vivant : on observe, on apprend, on réalloue et on décide plus vite, tout en maintenant un cadre statistique rigoureux pour limiter les erreurs de décision.