Contextual bandit : Quand l’IA ajuste l’expérience de vos visiteurs en temps réel

Et si la variation gagnante d’un test n’était pas la meilleure version pour ce visiteur ? Notre algorithme, contextual bandit, choisit, à partir de données contextuelles, la meilleure expérience à présenter à chacun de vos visiteurs. Il s’adapte en temps réel pour proposer une expérience personnalisée et afficher à chacun la variation la plus adaptée en fonction de son profil. Dans cet article, nous aborderons :

• Qu’est-ce que le contextual bandit ?
• Comment fonctionne cet algorithme ?
• Comment activer l’algorithme contextual bandit dans Kameleoon ?
• Quels sont les avantages du contextual bandit ?
• Quels sont les inconvénients du contextual bandit ?

Qu’est-ce que le contextual bandit ?

Contextual bandit est un algorithme de machine learning entraîné à partir de données contextuelles. Contrairement aux algorithmes d’allocation dynamique du trafic classiques, qui appliquent une logique uniforme à tous les utilisateurs, le contextual bandit tient compte des données contextuelles pour présenter à vos utilisateurs la variation la plus susceptible de les aider à convertir. L’algorithme IA sélectionne une action (recommander un produit, afficher une offre…) en fonction du contexte qu’il déduit des données qu’il rassemble sur l’utilisateur (localisation, historique de navigation, moment de la journée…). Plus de 40 points de données sont collectés pour proposer la version la plus adaptée à chaque visiteur. Après l’exécution de l’action, il analyse la réaction de l’utilisateur (le « gain ») et ajuste ses choix pour améliorer les résultats.

En quoi est-ce différent d’un algorithme d’allocation dynamique du trafic comme le “multi-armed bandit” ? 

• Multi-armed bandit : L’algorithme pousse au visiteur la version la plus performante sans tenir compte du contexte. 
• Contextual bandit : L’algorithme tient compte du contexte pour pousser au visiteur la version la plus pertinente en fonction de son profil. L’algorithme peut donc choisir de montrer au visiteur une version moins plébiscitée par le plus grand nombre mais plus adaptée à l’expérience du visiteur. 

Par exemple, avec le multi-armed bandit, une publicité en ligne statique s’affiche de la même manière pour tout le monde alors qu’avec le contextual bandit, son contenu peut être modifié voire ne pas s’afficher du tout, en fonction des préférences du visiteur, de son historique de visite ou du moment de la journée.

Comment fonctionne le contextual bandit ?

Son fonctionnement repose sur quatre étapes clés : 

1. Analyse du contexte : l’algorithme collecte plus de 40 données contextuelles comme le profil de l’utilisateur, ses actions en cours (produits ajoutés au panier), ou des facteurs externes (heure, type d’appareil). 
2. Sélection de l’action : en fonction du contexte, il identifie l’action la plus susceptible d’aboutir à un résultat positif (cliquer sur une offre, acheter un produit, s’inscrire à une newsletter, etc.). 
3. Observation du résultat : après l’exécution de l’action, le système analyse la réaction de l’utilisateur (conversion, engagement ou absence d’interaction). 
4. Apprentissage et ajustement : l’algorithme ajuste sa stratégie en fonction des résultats, améliorant ainsi la précision de ses prédictions à chaque itération.

Comment activer l’algorithme contextual bandit dans Kameleoon ?

L’activation est simple : 

1. Rendez-vous sur l’écran de création de votre test. 
2. Cliquez sur Allocation du trafic. 
3. Ouvrez le menu déroulant sous Choisissez la méthode d’allocation. 
4. Choisissez Contextual Bandit. 

Optimisation avancée avec AI Predictive Targeting 

Si vous avez accès à la fonctionnalité AI Predictive Targeting, vous pouvez affiner encore davantage les performances de votre contextual bandit en ajoutant ou supprimant des données auxquelles il a accès.

Quels sont les avantages du contextual bandit ?

Le contextual bandit est une IA qui s’ajuste en permanence, ce qui la rend particulièrement performants dans de nombreux cas d’usage : 

• Personnalisation en temps réel : L’algorithme permet d’adapter en temps réel les recommandations et les offres visibles par chaque utilisateur, augmentant ainsi les taux d’engagement et de conversion. 
• Optimisation rapide même avec peu de données : Le contextual bandit repère rapidement les tendances et ajuste ses décisions en temps réel. 
• Réduction des pertes : En favorisant les actions les plus efficaces, il minimise les ressources gaspillées sur des stratégies inefficaces.

Quels sont les inconvénients du contextual bandit ?

Si l’utilisation de cet algorithme ne présente aucun inconvénient majeur, il convient de rester attentif à certains écueils courants : 

• Équilibre entre exploration et exploitation : Soyez attentif à ne pas tester trop d’options, ni à vous limiter trop vite aux stratégies identifiées comme gagnantes. 
• “Démarrage à froid” : L’algorithme aura besoin de se nourrir de données avant d’être parfaitement précis. Plus il aura enregistré de données, plus il sera pertinent. Envisagez de commencer par une phase d’apprentissage avec des hypothèses générales pour atténuer ce problème. 
• Équité et absence de biais : Assurez-vous que l’algorithme ne favorise pas certains groupes d’utilisateurs au détriment d’autres. 

L’algorithme contextual bandit est aujourd’hui disponible avec le module Web Experimentation de Kameleoon et le sera bientôt également avec le module Feature Experimentation. Si vous voulez en savoir plus, contactez votre CSM ou demandez-nous une démo.