Multi-armed bandit vs A/B : comment choisir la bonne méthode de test ?

Optimiser les performances d’un site web implique souvent de tester plusieurs versions d’une même page, d’un élément de parcours ou d’un message clé. Mais quelle méthode choisir pour obtenir les meilleurs résultats sans perdre de trafic inutilement ? Faut-il miser sur un test A/B classique, ou s’appuyer sur un algorithme plus souple comme le multi-armed bandit ?

Comparer le multi-armed bandit à l’A/B testing revient à opposer deux approches : l’une structurée et statistique, l’autre adaptative et orientée conversion. Ce choix a un impact direct sur la façon de prendre des décisions, de traiter les données et d’optimiser chaque point de contact avec vos utilisateurs.

Deux approches de testing aux logiques bien différentes

Un test A/B suit une logique fixe : on crée plusieurs versions d’une même page ou d’un élément et on répartit le trafic de façon égale. On attend ensuite que les données atteignent un seuil statistique pour décider.

Le multi-armed bandit suit une logique adaptative. L’algorithme analyse les résultats en continu et redirige progressivement les visiteurs vers la version la plus performante.

Voici les principales différences entre ces deux méthodes de test :

• Le test A/B repose sur une durée fixe et une répartition figée du trafic.

• Le bandit multi-armé ajuste en temps réel la part de visiteurs envoyés vers chaque version.

• Le test A/B vise à valider une hypothèse, tandis que le bandit cherche à maximiser les conversions en cours de test.

• Les algorithmes du bandit équilibrent exploration et exploitation selon les données reçues.

Le bandit multi-armé : un algorithme qui s’adapte en temps réel

Inspiré des machines à sous, ce modèle voit chaque variante comme un “bras” à tester. L’objectif est d’identifier celui qui offre les meilleurs résultats tout en continuant à tester les autres options.

Le fonctionnement repose sur deux dynamiques clés :

• L’exploration : tester plusieurs variantes pour recueillir des données.

• L’exploitation : diriger le trafic vers les versions les plus performantes.

Pour mettre en œuvre ce type de test, plusieurs modèles d’algorithmes sont possibles :

• Epsilon-Greedy : une part du trafic est toujours réservée à l’exploration.

• Thompson Sampling : l’algorithme utilise les probabilités pour optimiser chaque affichage.

• UCB (Upper Confidence Bound) : basé sur la moyenne de performance et l’incertitude.

Ce modèle est particulièrement efficace lorsqu’on souhaite optimiser la performance sans sacrifier la conversion pendant la phase de test.

A/B testing : quand la rigueur prime sur l’adaptation

Le test A/B reste largement utilisé car il repose sur une méthodologie simple, éprouvée, et facilement compréhensible. On le choisit souvent pour des décisions structurantes.

Il présente des avantages certains, mais aussi des limites à ne pas négliger :

• Il permet de valider une hypothèse précise avec une analyse statistique solide.

• Il offre un cadre clair et des résultats faciles à présenter en interne.

• Il ne s’adapte pas aux changements en cours de route, ce qui peut réduire l’efficacité globale.

• Les variantes moins performantes continuent de consommer du trafic tout au long du test.

Le test A/B reste pertinent dans des contextes de faible trafic ou lorsque la priorité est de produire des preuves tangibles.

Choisir la bonne méthode selon votre objectif

Le choix entre A/B et bandit dépend avant tout du type de test, du volume de trafic, et de votre objectif marketing. Chaque méthode répond à des besoins spécifiques.

Voici les situations où le bandit multi-armé est le plus pertinent :

• Le test concerne un élément visuel, un message ou une offre en cours de campagne.

• L’objectif est d’optimiser les résultats immédiatement sans attendre.

• Vous disposez de suffisamment de trafic pour nourrir l’algorithme.

• Vous souhaitez éviter de perdre des conversions sur des variantes faibles.

À l’inverse, le test A/B s’avère souvent préférable dans les cas suivants :

• Vous cherchez à valider une hypothèse avant de prendre une décision produit.

• Les éléments testés ont un impact structurel sur l’expérience web.

• Vous avez besoin de résultats clairs, exploitables et statistiquement robustes.

• Le volume de visiteurs est limité, rendant les algorithmes moins fiables.

Et si on personnalisait avec un bandit contextuel ?

Le bandit contextuel représente une évolution du multi-armed bandit classique. Il ne se contente pas de choisir la variante la plus performante en moyenne : il sélectionne celle qui a le plus de chances de fonctionner pour un profil utilisateur donné, au moment exact de sa visite.

Ce type d’approche repose sur une lecture fine du contexte de navigation. Contrairement aux tests traditionnels où tous les visiteurs sont traités de manière uniforme, le bandit contextuel intègre des signaux comportementaux et techniques pour ajuster dynamiquement les variantes.

Parmi les données contextuelles les plus fréquemment utilisées, on retrouve :

• Le device utilisé : mobile, desktop ou tablette, avec des variations d’UX ou de message selon l’interface.

• L’heure ou le jour de la visite : certains contenus ou incitations peuvent mieux fonctionner en semaine, le soir ou pendant une période de soldes.

• La source de trafic : l’attente d’un utilisateur provenant d’une campagne email n’est pas la même que celle d’un internaute issu d’une recherche Google.

• L’historique comportemental : nombre de visites, produits consultés, achats récents, ou interactions passées avec le site.

Ces signaux permettent à l’algorithme d’adapter en temps réel quelle version de la page ou de l’élément afficher, afin de maximiser les chances de conversion par typologie de visiteur.

Cette capacité à croiser expérience personnalisée et optimisation algorithmique en fait un levier particulièrement efficace pour les sites ayant :

• Un trafic segmenté ou multicanal

• Des parcours complexes (ex : B2B, e-commerce à fort catalogue)

• Des offres variables selon le profil ou la saisonnalité

Cependant, cette approche exige plus de rigueur :

• Une architecture data structurée, capable de capter et d’exploiter des signaux contextuels fiables.

• Une gouvernance claire des données personnelles et une attention particulière au RGPD.

• Des ressources techniques pour intégrer les modèles et monitorer leurs performances dans le temps.

Bien mis en œuvre, le bandit contextuel devient un outil puissant d’optimisation sur mesure, capable de s’adapter à chaque session utilisateur sans sacrifier la performance globale du site.

FAQ

Quelle est la différence entre un test B et un test de bandit multi-armé ?

Un test B répartit le trafic de manière égale entre deux variantes jusqu’à obtenir un résultat clair. Le bandit multi-armé redistribue progressivement le trafic selon les performances observées pendant le test.

Quelle est la différence entre un bandit contextuel et un bandit multi-armé ?

Le bandit contextuel personnalise l’affichage des variantes selon des données comme le canal d’entrée, le type d’appareil ou le moment de la visite. Le bandit multi-armé classique, lui, se base uniquement sur les résultats globaux.

Le bandit multi-armé est-il la même chose que l’apprentissage par renforcement ?

Non, mais il en partage certains principes. Le multi-armed bandit est une version simplifiée qui ne gère pas d’enchaînement d’états ou de feedbacks complexes.

Comment résoudre les bandits multi-armés ?

Il existe plusieurs méthodes algorithmiques comme Epsilon-Greedy, UCB ou Thompson Sampling, qui permettent de piloter l’équilibre entre exploration et exploitation selon les performances.