Les tests A/B sont utiles, mais ils ne repondent pas toujours clairement a la question de causalite. L inference causale aide a mieux distinguer effet reel et simple correlation.
Ce qu elle permet
Elle aide a :
- mieux evaluer l impact ;
- reduire les mauvaises interpretations ;
- orienter plus vite les experiments ;
- prendre des decisions plus justifiees.
Pourquoi c est important
Des conclusions erronnees sur les causes conduisent souvent a de mauvaises optimisations.
Conclusion
L inference causale renforce la qualite des decisions quand l enjeu porte sur l effet d une action et non sur une tendance brute.