Trisigma présentera à CNews Saint-Pétersbourg un retour d'expérience sur le déploiement d'une plateforme russe d'A/B testing

Le 15 octobre 2026, Maria Sapelnikova, business partner de Trisigma, interviendra à la conférence « CNews Saint-Pétersbourg : technologies de pointe et cas d'usage en Russie ». Elle présentera un retour d'expérience sur le déploiement d'une plateforme russe d'A/B testing. L'annonce publiée par CNews le 13 octobre est brève : elle ne mentionne ni les noms des clients, ni la durée du projet, ni un effet mesurable. Ces informations ne pourront venir que de la présentation elle-même.

Ce que l'on sait aujourd'hui

L'annonce livre peu d'éléments, mais ils sont vérifiables :

• Date : 15 octobre 2026.
• Lieu : conférence « CNews Saint-Pétersbourg : technologies de pointe et cas d'usage en Russie ».
• Intervenante : Maria Sapelnikova, business partner de Trisigma.
• Sujet : déploiement d'une plateforme russe d'A/B testing.
• Format : un cas tiré de la pratique, et non une présentation produit assortie d'une feuille de route. C'est ce qu'indique le titre de l'intervention.

L'annonce ne dit rien de la composition de la base clients, du nombre d'expérimentations simultanées, de la charge supportée ni de l'architecture de la solution. Raconter ce que la source ne dit pas relèverait de la conjecture.

Pourquoi le marché a besoin d'une plateforme d'expérimentation nationale

L'A/B testing est depuis longtemps un outil de travail courant des équipes produit dans l'e-commerce, la banque, les télécoms et les médias. Chaque modification d'interface, de tarification ou de logique de recommandation est testée sur une partie de l'audience, puis comparée à un groupe de contrôle.

Depuis 2023, le marché russe a une raison de plus de se tourner vers des solutions locales. Google a fermé le service Optimize le 30 septembre 2023, et les plateformes SaaS étrangères d'expérimentation restent incertaines en raison des risques liés aux sanctions, des paiements et du stockage des données utilisateurs. D'où la demande pour des plateformes que l'on peut déployer dans son propre périmètre et intégrer aux entrepôts de données internes.

L'IA ajoute une dimension à part. Les équipes qui mettent en production des modèles de recommandation, du ranking et des assistants LLM les valident de plus en plus par l'expérimentation : les métriques hors ligne prédisent mal le comportement des utilisateurs réels. La plateforme d'A/B testing devient ainsi un maillon de l'infrastructure MLOps. L'annonce ne permet pas de savoir dans quelle mesure Trisigma est concernée par ce scénario.

Ce qu'il faudra observer dans ce cas d'usage

Si la présentation entre dans le concret, elle pourrait éclairer plusieurs points qui déterminent généralement la réussite d'un déploiement.

Premier point : l'intégration. Combien de temps a pris le raccordement aux sources d'événements existantes, à l'entrepôt de données et au système d'analytique, et a-t-il fallu réécrire la journalisation ?

Deuxième point : la statistique. Quelles méthodes sont utilisées : test t classique, tests séquentiels, CUPED et autres techniques de réduction de la variance, contrôle des comparaisons multiples ? De ces choix dépendent la rapidité avec laquelle l'équipe obtient un résultat fiable et le nombre de fausses victoires qui passent en production.

Troisième point : l'organisation. Qui est propriétaire de la plateforme : l'analytique produit, une équipe plateforme ou les directions métier ? Comment sont organisés la validation des hypothèses et le retour sur les expérimentations ratées ?

Quatrième point : le coût de la migration. Que sont devenues les données historiques, et comment les résultats ont-ils été comparés entre l'ancien et le nouvel outil ?

Comment exploiter cette annonce en pratique

Pour ceux qui choisissent ou changent de plateforme d'expérimentation, il vaut mieux venir à la présentation avec une liste de questions toute prête :

• quel volume de trafic et combien de tests parallèles la plateforme a-t-elle supportés en production ;
• où sont stockées les données, et peut-on déployer la solution en circuit fermé ;
• comment les métriques sont-elles mises en œuvre : catalogue prêt à l'emploi ou calculs propres côté client ;
• combien de temps a duré le déploiement, du pilote à l'usage régulier ;
• quel effet le client a-t-il obtenu, et a-t-il été mesuré par les expérimentations elles-mêmes.

Si l'intervenante répond par des chiffres aux deux dernières questions, le cas sera utile. Sinon, il s'agira toujours du récit de l'installation d'un outil, et non de ce qu'il a apporté à l'entreprise.