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Idées, guides et histoires
Économie unitaire du marketing de performance : votre ROAS de 4 vaut-il plus que 1 ?
Un ROAS de 4 peut cacher un rendement à peine supérieur à 1. Modéliser le CAC, mesurer le lift incrémental et juger l'acquisition payante par cohortes.
A/B testing des produits d’IA : le plafond de coût s’écrit avant la variante
Un même cycle, de l’hypothèse à la décision de déploiement, pour valider qualité du modèle, valeur utilisateur, guardrails, drift et économie d’inférence.
Tests A/B de modèles ML en production : le mode fantôme d’abord
Remplacer un modèle ML déjà en production sans casse grâce au shadow testing, au gating et aux garde-fous, puis décider sur l’impact business plutôt que sur la seule exactitude.
A/B testing de l’UX avec IA : la personnalisation dilue l’effet qu’on veut mesurer
Quand l’IA personnalise chaque écran, la variante devient une règle d’adaptation. Concevoir le test, maîtriser la variance et lire l’effet sur tout le funnel.
Tester une fonctionnalité d’IA en A/B : la facture pèse autant que le modèle
Quatre niveaux à valider et des seuils fixés à l’avance pour décider si un modèle d’IA est sûr, utile et rentable avant son déploiement, sans se fier à un seul gain de conversion.
A/B testing de l’IA générative : que mesurer quand la sortie change à chaque appel ?
Un juge GPT-4 rejoint les humains dans 85 % des cas, mais un test de conversion ne voit pas l’arbitrage entre qualité, latence et coût. Chaîne d’évaluation, kappa et coût par tâche réussie.