Feature Rollout

Déploiement progressif (progressive rollout / gradual release) : Méthode consistant à activer une nouvelle fonctionnalité pour un sous-ensemble limité d’utilisateurs, avant un déploiement global. Dans une logique de CRO et d’A/B testing, cette approche permet de mesurer l’impact réel d’un changement (sur le taux de conversion, le revenu, la rétention...) tout en réduisant les risques techniques et business. Le déploiement progressif est souvent piloté via des feature flags et orchestré par paliers (ex. : 1 %, 5 %, 20 %, 50 %, 100 %).

Cependant, il est essentiel de prêter attention à la taille des populations exposées : des échantillons trop restreints peuvent entraîner une erreur standard élevée (SREM), rendant les analyses statistiques peu fiables. Il est donc recommandé de combiner ce type de déploiement avec des métriques solides (RPV, taux de succès par session, etc.) et un calcul rigoureux de la confiance statistique avant de tirer des conclusions.

Des plateformes comme ABtasty Feature Experimentation, Split.io, Optimizely ou Firebase Remote Config permettent de piloter ces déploiements avec suivi analytique intégré.

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