Le véritable impact de l’IA sur l’expérimentation : Insights et conseils d'experts

Votre direction s’inquiète de savoir comment l’IA peut améliorer votre pratique de l’expérimentation ? Au-delà du “buzz-word”, ils veulent probablement mieux comprendre les champs d’application concrets et comment l’IA peut transformer la manière dont vous expérimentez. 

Nous faisons face à un nouveau challenge : comprendre les points forts et les limites de l’IA générative et du machine learning. Par exemple, les grands modèles de langage ne sont pas fiables pour des tâches comme l'organisation de données simples, mais ils brillent dans l’exploration de problématiques complexes ou comme copilotes pour vos équipes.

Alors, si l'IA n’est pas idéale pour résoudre des problèmes factuels, où peut-elle exceller ? Nous avons interrogé huit experts en expérimentation pour découvrir l’impact concret de l’IA dans ce domaine.

Comment l’IA facilite l’AB Testing ?

Des variantes de tests sans dépendre des développeurs

Les ressources en développement sont précieuses et parfois limitées. Plutôt que de ralentir, Johannes Mandl, Senior CRO Manager chez Better Collective, recommande de confier ces tâches à votre assistant IA :

En libérant les équipes techniques de la charge de créer le code de chaque variation, elles sont ainsi plus disponibles pour déployer rapidement la variation gagnante en dur.

Des retours utilisateurs analysés plus vite, pour une exploration des problèmes optimisée

Comprendre vos utilisateurs en profondeur est la clé d’une bonne optimisation de conversion. L’analyse des retours qualitatifs est clé, mais elle peut être fastidieuse. Iqbal Ali, Consultant spécialisé en expérimentation, explique que les modèles de langage (LLM) facilitent cette tâche :

Une détection des anomalies de test plus facile 

Une fois un test lancé, il est essentiel de vérifier que les données issues du test sont cohérentes. On ignore parfois certains KPIs, considérés comme inutiles pour le test, mais qui peuvent révéler des anomalies. Ellie Hughes, Head of Consulting chez Eclipse Group, conseille de s’appuyer sur l’IA avec le modèle additif de Holt-Winters pour les débusquer :

Outre la simplification de la détection des anomalies, l'IA peut jouer un rôle clé dans les décisions à prendre après leur détection. En étudiant les schémas et les anomalies, elle peut offrir des analyses approfondies des causes profondes, permettant aux équipes de mieux cerner les problèmes et les facteurs en jeu. De plus, son apprentissage continu à partir des données améliore sa précision au fil du temps, augmentant ainsi la fiabilité des expériences à venir.

Un gain de temps en gestion de projet 

Peu d'équipes d’expérimentation peuvent compter sur un chef de projet dédié. Même en ayant acquis une solide expertise en comportement utilisateur et statistiques, une part significative de votre temps sera nécessairement absorbée par la gestion de projet. Si cela vous freine, bonne nouvelle : l’IA peut assurer cette fonction, allégeant votre charge pour vous permettre de vous focaliser sur des tâches à forte valeur ajoutée. C’est ce qu’a fait Eric Itzkowitz, Director of CRO chez FuturHealth :

Un avis partagé par Anjali Arora Mehra, Experimentation Leader :

Jonathan Shuster, Consultant spécialisé en Digital Marketing Optimization , appelle toutefois à la prudence :

L’intégration de l’IA dans la gestion de projet doit se faire progressivement. Commencez par automatiser des tâches routinières, puis laissez l’IA évoluer vers des responsabilités plus stratégiques à mesure que vous gagnez en confiance et qu’elle devient plus performante.

Une source d’idées de test inépuisable, et plus audacieuse 

L’expérimentation est un processus itératif : il n’existe pas de solution définitive. Chaque défi peut révéler un vaste éventail d’idées. Pourtant, on a souvent tendance à privilégier des solutions connues ou conventionnelles. Pour dépasser ce biais, Iqbal Ali recommande de recourir à l’IA :

Grâce à l’IA, vous aurez accès à un panel élargi d’idées, incluant des suggestions étonnantes que vous n’auriez probablement jamais envisagées. 

Une analyse plus fine de vos résultats de tests 

L'IA peut être un précieux allié pour analyser les données et faire ressortir des informations que vous auriez pu négliger au premier abord, comme le mentionne Eric Itzkowitz :

Expérimentation IA : Quand la technologie atteint ses limites

À l’instar d’un copilote, l’IA ne peut et ne doit pas prendre de décisions sans votre supervision. Voici les tâches sur lesquelles l’IA ne peut se substituer à vous :

Respecter votre politique de confidentialité

Les cas d’utilisation présentés sont prometteurs, mais avant de les mettre en œuvre, il est important de poser un cadre solide pour gérer la confidentialité des données face à l’IA. Ellie Hughes en souligne l'importance :

INTERPRETER LES ÉMOTIONS

Bien que l'IA puisse analyser les émotions humaines, elle peine à en saisir certaines nuances. Ajoutez à cela le fait que les gens ne disent pas toujours ce qu'ils pensent, et qu’on note de nombreuses différences culturelles et contextuelles… Un vrai casse-tête pour un robot !

Combiner l'IA avec des équipes humaines d’âges, d’origines et de genres différents est la meilleure manière d’obtenir des résultats pertinents. 

Prendre une décision sans intervention humaine 

Si l’IA peut améliorer la prise de décision grâce à des analyses basées sur les données, l’équilibre avec le jugement humain reste indispensable. L’idéal est de considérer les outils d'IA comme des membres de l'équipe à part entière. Iqbal Ali explique :

Mike St Laurent, Directeur Général, NA chez Conversion, envisage l’IA comme un moyen d’augmenter les capacités humaines :

La clé : savoir utiliser l’IA correctement 

L’IA est un allié puissant pour l’expérimentation, mais elle n’est pas infaillible. Elle peut gérer certaines tâches répétitives et analyser des données complexes, mais elle a des limites dans l’interprétation émotionnelle et la prise de décision. Pour en tirer le meilleur parti, utilisez-la de manière réfléchie, en l’intégrant dans un cadre collaboratif avec des experts humains. L’objectif est d’exploiter l’IA de manière stratégique et de savoir quand elle est réellement utile. 

Notre guide ultime de l’expérimentation peut d’ailleurs vous aider à utiliser l’IA pour booster votre pratique. Vous y trouverez 67 prompts clés en main pour accélérer chaque étape de la recherche de pain point au partage des résultats, le mode d’emploi pour construire le prompt parfait, les outils et les ressources incontournables. 

Merci à tous les experts qui ont participé à la rédaction de cet article : 

• Johannes Mandl, Senior CRO Manager chez Better Collective 
• Iqbal Ali, Consultant Freelance en Expérimentation 
• Ellie Hughes, Head of Consulting chez Eclipse Group 
• Eric Itzkowitz, Director of Conversion Rate Optimization chez FuturHealth 
• Anjali Arora Mehra, Experimentation leader 
• Jonathan Shuster, Consultant Digital Marketing Optimization 
• Mike St Laurent, Managing Director, NA chez Conversion 
• Marcello Pasqualucci, Head of Web chez Travelopia