Le Multi-Armed Bandit (MAB) est une méthode d’expérimentation en ligne qui vise à optimiser en continu la répartition du trafic entre plusieurs variantes, en fonction de leur performance observée. Contrairement au test A/B classique (qui répartit le trafic de manière fixe), le MAB adapte dynamiquement les allocations pour maximiser la performance globale pendant le test.
1. Origine du nom
Le nom « Multi-Armed Bandit » fait référence à un joueur de casino confronté à plusieurs machines à sous (one-armed bandits) : son objectif est de maximiser ses gains en choisissant intelligemment où jouer, tout en apprenant progressivement quelles machines sont les plus rentables.
2. Principe de fonctionnement
- Exploration : tester toutes les variantes pour collecter des données.
- Exploitation : diriger progressivement plus de trafic vers les variantes les plus prometteuses.
- Équilibre dynamique : maintenir un compromis entre apprendre (explorer) et performer (exploiter).
Algorithmes courants
| Méthode | Description |
|---|---|
| Epsilon-Greedy | Choix aléatoire avec une probabilité ε, sinon meilleure variante |
| Thompson Sampling | Approche bayésienne ajustant en continu les probabilités de succès |
| UCB (Upper Confidence Bound) | Variante sélectionnée selon le meilleur compromis entre moyenne et incertitude |
3. Avantages du MAB
- Optimisation en temps réel : réduit les pertes liées à des variantes peu performantes.
- Durée de test plus courte : car les meilleurs candidats reçoivent plus rapidement du trafic.
- Moins de trafic perdu : contrairement au A/B testing qui peut exposer 50 % des utilisateurs à une variante sous-optimale.
4. Limites et précautions
- Complexité algorithmique : nécessite des compétences data avancées.
- Mesure moins transparente : plus difficile d’interpréter un gain net avec des intervalles de confiance classiques.
- Non adapté à toutes les situations : en cas de besoin d’analyse causale stricte (ex. réglementaire), privilégier un test A/B classique.
- Risque de biais : si l’algorithme converge trop vite vers une variante qui semblait prometteuse par hasard.
5. Cas d’usage typiques
- Optimisation de titres ou visuels marketing en display ou email.
- Affichage de recommandations produit sur des sites e-commerce.
- Tests continus sur des widgets (pop-ups, bannières, CTA) à faible enjeu stratégique.
⚡ En résumé
Le Multi-Armed Bandit est une approche puissante pour maximiser la valeur pendant l’expérimentation, surtout dans les contextes à fort volume et faible risque. Il ne remplace pas le test A/B dans les contextes nécessitant de la robustesse statistique, mais constitue une alternative efficace lorsqu’on cherche avant tout à optimiser la performance en direct.