Au-delà des métriques simples : pourquoi votre test A/B nécessite plus que de simples résultats de test T

Lors de la réalisation de tests A/B, la plupart des équipes s’arrêtent à la question superficielle : « La métrique a-t-elle bougé ? » Mais que diriez-vous s’il existait une méthode plus intelligente pour extraire des insights plus profonds de vos données expérimentales ? Explorons pourquoi la régression linéaire mérite une place dans votre tableau d’analytique, même lorsque le test T semble suffisant.

L’approche classique : Test T sur les données de session

Imaginez qu’une plateforme e-commerce lance une bannière redesignée et souhaite mesurer son impact sur la durée des sessions utilisateur. La voie la plus simple ? Effectuer un test T.

En analysant les chiffres, on obtient un effet de traitement de 0,56 minute — c’est-à-dire que les utilisateurs passent environ 33 secondes de plus en session. Cette augmentation est calculée comme la différence simple entre les moyennes des groupes contrôle et traitement. Clair, facile à expliquer, le travail est fait, non ?

Pas tout à fait.

L’alternative par la régression linéaire : même résultat, profondeur différente

Passons maintenant la même expérience à travers la régression linéaire. Nous définissons le statut de traitement (bannière affichée : oui/non) comme variable indépendante et la durée de session comme variable dépendante.

Et voici où ça devient intéressant : le coefficient de régression pour le traitement ressort à 0,56 — identique au résultat du test T.

Ce n’est pas une coïncidence. Les deux méthodes testent la même hypothèse nulle. Lorsqu’on réalise un test T, on demande : « Y a-t-il une différence significative entre les moyennes ? » La régression linéaire demande : « La variable de traitement explique-t-elle la variance de la durée de session ? » Avec une seule variable binaire de traitement, ces questions se résolvent en le même problème mathématique.

Mais regardez la valeur du R-carré : seulement 0,008. Le modèle explique presque rien de ce qui influence la variation de la durée de session. Cette limite indique un défaut critique dans notre analyse.

Le problème caché : biais de sélection dans votre expérience

Voici la vérité inconfortable : l’attribution aléatoire dans les tests A/B n’élimine pas le biais de sélection — elle le réduit seulement.

Le biais de sélection survient lorsque des différences systématiques entre vos groupes contrôle et traitement existent au-delà du traitement lui-même. Par exemple :

• Les utilisateurs qui reviennent rencontrent la bannière plus fréquemment que les nouveaux visiteurs
• Les effets selon l’heure de la journée sont liés à l’exposition au traitement
• Les segments d’utilisateurs vivent la bannière différemment

Dans ces cas, votre augmentation de 0,56 minute pourrait être gonflée ou dégonflée par ces facteurs de confusion. Vous mesurez un effet combiné : impact réel du traitement plus biais de sélection.

La solution : ajouter du contexte avec des covariables

C’est là que la régression linéaire brille. En intégrant des variables de confusion (covariables), vous isolez le véritable effet du traitement du bruit de fond.

Ajoutons la durée de session avant l’expérience comme covariable — en gros, en demandant : « En tenant compte des habitudes de session de base des utilisateurs, dans quelle mesure la bannière a-t-elle réellement modifié leur comportement ? »

Les résultats changent radicalement. Le R-carré passe à 0,86, ce qui signifie que 86 % de la variance est maintenant expliquée. Et le coefficient du traitement chute à 0,47.

Quel chiffre est le bon — 0,56 ou 0,47 ? Lorsqu’on simule la vérité de base avec une augmentation connue de 0,5 minute, 0,47 est indéniablement plus proche. Le modèle ajusté par covariables l’emporte.

Pourquoi cela est important pour vos décisions

1. L’ajustement du modèle s’améliore, révélant si votre conception expérimentale capture réellement les leviers du comportement utilisateur
2. La correction du biais se fait automatiquement, réduisant le risque de prendre des décisions basées sur des effets gonflés ou dégonflés
3. La confiance augmente, car vous n’êtes plus vulnérable aux confounders cachés qui faussent vos résultats

Au-delà du test T et de la régression linéaire

Le principe s’étend davantage. Votre boîte à outils statistique inclut d’autres tests — test du Chi carré en R, t-test de Welch, et d’autres approches plus spécialisées. Chacun peut être reformulé via la régression avec des ajustements de modèle appropriés.

La leçon : la prochaine fois que vous êtes tenté de faire confiance à un seul test statistique, demandez-vous si des variables cachées pourraient fausser votre image. La régression linéaire avec des covariables choisies judicieusement transforme le test A/B d’un simple contrôle de réussite/échec en une investigation causale nuancée.

Vos métriques vous remercieront.