Probant ou LaunchDarkly

Les deux outils comparés point par point, d’après la documentation publique de LaunchDarkly, consultée le 11 novembre 2026. Chaque affirmation sur LaunchDarkly renvoie à sa source.

57 sources tirées de 27 pages officielles, consultées le 11 novembre 2026.

Ce que LaunchDarkly propose.

LaunchDarkly, pionnier de la gestion des fonctionnalités, se présente aujourd’hui comme la couche de contrôle à l’exécution du développement logiciel.¹ Fondé en 2014 à Oakland, il sert aussi bien de grandes entreprises que des startups.^2,3 Son moteur est fréquentiste séquentiel par défaut, bayésien en option.^4,5,6

Probant s’adresse aux sites qui veulent des tests A/B dont le verdict tient : un plan fixé avant le lancement, et des garde-fous suivis jusqu’au déploiement. Il mesure ce que vaut vraiment chaque conversion : la marge d’une commande, le lead qualifié ou signé, l’abonnement payé.

Les différences, point par point.

À gauche, ce que dit la documentation publique de LaunchDarkly, chaque phrase avec sa source. À droite, ce que fait Probant. « Non mentionné » signifie que rien n’a été trouvé dans cette documentation : ce n’est pas la preuve qu’une fonction n’existe pas.

Probant et LaunchDarkly, point par point. Les appels de note renvoient aux sources, en bas de page.
Point comparé	LaunchDarkly	Probant
Méthode statistique	Deux approches : fréquentiste (par défaut) et bayésienne. En fréquentiste, l’analyse séquentielle est l’option par défaut ; l’horizon fixe (test z) reste disponible.^4,5,6	Fréquentiste, avec un plan séquentiel fixé avant le lancement : effet visé, durée et points de contrôle. Le verdict s’écrit en une phrase, avec une fourchette à 95 %.
Coup d’œil (peeking)	Le mode séquentiel repose sur les séquences de confiance de Howard (2021) et Waudby-Smith et al. (2024), dites GAVI, et autorise une décision à tout moment. Il est activé par défaut en fréquentiste.^7,8	On ne décide qu’aux points de contrôle prévus, avec les bornes d’O’Brien-Fleming : très strictes au début, proches du seuil classique à la fin. Pendant un déploiement, les fourchettes sont toujours valides (mSPRT) : on peut les consulter à tout moment.
Répartition des visiteurs (SRM)	Dans une expérience, le SRM est signalé par un contrôle de santé (« Health errors ») sans bloquer les résultats. Dans un déploiement gardé (guarded rollout), un SRM déclenche le retour arrière, même sans rollback automatique activé.^9,10,11	La répartition des visiteurs est contrôlée par un test du khi-deux à chaque lecture du rapport. En cas de déséquilibre, le test passe au statut « bloqué » : aucun gagnant n’est annoncé.
Garde-fous	Les métriques secondaires servent de garde-fous dans les expériences, sans arrêt automatique documenté. L’arrêt et le retour arrière automatiques existent pour les « guarded rollouts », qui ne tournent pas en même temps qu’une expérience sur le même flag.^12,13,14	Les métriques garde-fous sont suivies avec leur fourchette ; un garde-fou n’est franchi que si toute la fourchette dépasse la limite. Un garde-fou franchi bloque le verdict du test, arrête seul un test en cours et, pendant un déploiement, ramène les visiteurs sur l’originale automatiquement.
Déploiements progressifs	Les guarded rollouts augmentent le trafic par paliers, surveillent des métriques et peuvent revenir en arrière automatiquement en cas de régression. La documentation les réserve à l’Enterprise avec l’add-on Guardian, alors que la grille tarifaire actuelle les inclut dans tous les plans (limités en Developer).^15,16,17	Paliers 25 % → 50 % → 100 % par défaut, 10 % → 25 % → 50 % → 100 % en mode prudent. Retour arrière automatique quand un garde-fou est franchi ; un visiteur exposé le reste aux paliers suivants.
Multi-armed bandit	Les multi-armed bandits réallouent le trafic vers la meilleure variante par Thompson Sampling, à une fréquence choisie. La grille tarifaire les inclut dès le plan gratuit Developer.^18,19,20	Test d’optimisation : échantillonnage de Thompson, réalloué au plus une fois par jour, avec une part minimale par variante. Il maximise un taux de conversion, ou un montant par visiteur comme le chiffre d’affaires : probabilité d’acheter et panier moyen tirés de leurs lois, valeurs plafonnées au centile comme dans un test A/B. En option, des parts par appareil (mobile, tablette, ordinateur) : un tirage par appareil, chacun avec son apprentissage et son plancher. Un visiteur garde toujours sa variante : une nouvelle répartition ne vaut que pour les visiteurs arrivés après elle. Dit à l’écran : il maximise les conversions (ou le montant par visiteur) pendant le test, il ne prouve pas qu’une variante est meilleure. L’écart se lit époque par époque (et appareil par appareil), sans gagnant proclamé ; l’export CSV donne la même lecture.
Revenu et marge par visiteur	Les métriques numériques personnalisées mesurent des montants (par exemple dépensés par utilisateur), avec intervalle de confiance (fréquentiste) ou de crédibilité (bayésien).^21,22 La marge par visiteur n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).	CA et marge par visiteur, chacun avec sa fourchette ; le gain est chiffré en euros. La marge est calculée sur le serveur, à partir des commandes rapprochées, du coût de chaque produit (Shopify ou CSV) et des frais de la boutique ; pas de verdict en marge sous 90 % du CA couvert par des coûts connus.
Biais du gagnant	En bayésien, les variantes reçoivent par défaut un a priori de rétrécissement (shrinkage) vers le contrôle, construit à partir de la distribution empirique des écarts observés sur toutes les expériences de la plateforme. Rien d’équivalent n’est documenté pour le mode fréquentiste, qui est le mode par défaut.^23,24	Le gain annoncé est corrigé du biais du gagnant, par rétrécissement bayésien vers les effets des tests passés de la boutique.
Mode bayésien	Mode bayésien avec a priori de rétrécissement par défaut ou a priori non informatif au choix. Il affiche la probabilité de battre le contrôle, la probabilité d’être le meilleur et la perte attendue.^25,26,27	En option, désactivée par défaut : une lecture bayésienne à côté du verdict, avec la probabilité que la variante fasse mieux, l’intervalle de crédibilité et la perte attendue de chaque choix. L’a priori est centré sur zéro et aussi large que les effets mesurés par les tests arrêtés de la boutique ; tant qu’ils sont trop peu nombreux pour l’estimer, pas de lecture : aucun a priori par défaut n’est inventé. La décision suit toujours le plan scellé ; quand les deux lectures divergent, le rapport dit pourquoi.
Comparaisons multiples	Correction optionnelle des résultats fréquentistes par Bonferroni ou Benjamini-Hochberg, au choix sur les variantes, les métriques ou les deux. Elle ne s’applique pas aux résultats filtrés par segment.^28,29	Les comparaisons de segments sont corrigées par la méthode de Holm. Avec plusieurs variantes, le risque d’erreur se partage entre les comparaisons (Bonferroni).
Test multivarié	Les flags multivariés permettent des tests A/B/n et un tutoriel parle d’« expériences multivariées », mais aucun plan factoriel ni rapport d’interactions n’est documenté ; un guide renvoie vers un plan factoriel à monter soi-même.^30,31,32	Plan factoriel complet généré par Probant : de deux à quatre sections, chacune de deux à quatre niveaux, seize combinaisons au plus, chacune servie comme une variante. Effets principaux de chaque section sur tout le trafic et interactions entre deux sections, corrigés par la méthode de Holm sur les comparaisons annoncées au plan. Le plan dit, au trafic mesuré de l’espace, si le test peut conclure, et propose de retirer un niveau ou une section ; aucune meilleure combinaison n’est proclamée sans contrôle.
Réduction de variance (CUPED)	CUPED (ajustement par covariables pré-expérience) s’active à la création de l’expérience. Il ne s’applique qu’aux métriques analysées en moyenne (pas aux percentiles) ni aux résultats filtrés par attribut.^33,34	CUPED appliqué aux rapports des tests réels, sur l’historique de chaque visiteur avant sa première exposition ; sans historique, l’écart reste brut et le rapport le dit.
Éditeur visuel	Le blog officiel critique l’usage des éditeurs visuels pour l’expérimentation.³⁵ Un éditeur visuel n’est pas mentionné dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).	Deux façons d’éditer, qui produisent les mêmes modifications : un aperçu de la page chargé par Probant, sans ses scripts, ou la vraie page du site, scripts compris. Sur le site, l’éditeur est chargé par le script déjà installé, avec un lien signé, de courte durée, pour un brouillon et une variante ; sans extension de navigateur. Il n’envoie à Probant que les modifications choisies.
Widgets	Des widgets prêts à l’emploi ne sont pas mentionnés dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).	Bandeau, compte à rebours, pop-in, badge, réassurance, barre d’action, date de livraison, preuve sociale, code promo, livraison offerte et enquête, réglés sans code dans l’éditeur et gardés dans la bibliothèque de l’espace pour d’autres tests. Un widget n’est qu’une suite de modifications ordinaires : textes échappés, liens en https ou vers le site, styles posés sans attribut style, donc sans assouplir une politique CSP stricte. Le compte à rebours suit le fuseau du site et disparaît à l’échéance ; la pop-in s’ouvre à l’arrivée, à l’intention de sortie ou après défilement, se ferme au clavier et ne réapparaît plus de la visite si le consentement le permet. Leurs petits modules ne se chargent que pour les visiteurs de la variante. La date de livraison est recalculée chez le visiteur (heure limite, jours ouvrés, jours fériés) ; la preuve sociale compte exactement les achats reçus sur une semaine glissante et ne s’affiche qu’à partir d’un seuil : Probant n’affiche jamais de faux « X personnes regardent ce produit ». L’enquête pose une question à réponses fermées ou une échelle de recommandation, sans texte libre ; chaque réponse part avec les conversions, après l’accord du visiteur quand l’espace l’exige, et se lit par variante, avec sa fourchette.
Script et clignotement	Aucune balise clé en main n’est documentée : le SDK JavaScript s’intègre dans le code. Le scintillement se traite par le développeur (initialisation plus tôt, blocage du rendu, bootstrapping) ; aucun poids de script n’est publié.^36,37	Script de moins de 6,5 Ko compressé, chargé en asynchrone, qui ne masque jamais la page. Affectation côté serveur possible, pour un affichage sans aucun clignotement.
Permissions fines	Rôles de projet et d’organisation prédéfinis ; les rôles personnalisés à politiques fines par ressource sont réservés au plan Enterprise.^38,39,40	Quatre rôles fixes, et des rôles personnalisés que le propriétaire compose à partir d’un catalogue de permissions nommées : préparer, lancer et arrêter, déployer, approuver un lancement, écrire le JavaScript des variantes, gérer les drapeaux, les métriques, la marge, les membres, les clés. Aucune élévation : la facturation, les rôles, le transfert et la suppression de l’espace restent au propriétaire ; on n’attribue jamais plus que ses propres permissions, et une clé d’API ne dépasse pas celles de son auteur.
Hébergement des données	Instance UE sur AWS Francfort (eu-central-1), réservée aux nouveaux comptes Enterprise et aux essais ; supervision Datadog et CDN Fastly restent aux États-Unis. La documentation se contredit sur l’Expérimentation dans l’UE : listée comme prise en charge sur la page UE, marquée indisponible sur la page Experimentation.^41,42,43,44	Base de données et fonctions en région Paris (Supabase, Vercel cdg1).
Consentement par défaut	Les SDK ne posent pas de cookies, mais le SDK client génère une clé anonyme stockée en localStorage et envoie des événements ; aucun mode de consentement intégré n’est documenté, le report jusqu’au consentement revient à l’intégrateur.^45,46,47	Consentement exigé par défaut : aucun cookie, aucune affectation et aucun envoi avant l’accord du visiteur. Accord donné en cours de lecture : la page ne change pas sous les yeux du visiteur, sa variante commence à la page suivante. Cookie interne au site, de 390 jours au plus, jamais prolongé.
Modèle de prix	Tarif à l’usage sans frais par siège : connexions de SDK serveur et MAU côté client, avec dépassement payant en Foundation et volumes négociés en Enterprise. Exemple publié : 10 $ par connexion au-delà de 5 et 8,33 $ par millier de MAU au-delà de 1 000, en facturation annuelle.^48,49,50	Forfait mensuel fixe, sans dépassement : la facture ne dépasse jamais le forfait choisi.

Ce que LaunchDarkly fait aussi.

Ces points, Probant les partage avec LaunchDarkly. Ils ne sont pas propres à Probant.

Un test séquentiel
Le mode séquentiel repose sur les séquences de confiance de Howard (2021) et Waudby-Smith et al. (2024), dites GAVI, et autorise une décision à tout moment. Il est activé par défaut en fréquentiste.^7,8
Une correction des comparaisons multiples
Correction optionnelle des résultats fréquentistes par Bonferroni ou Benjamini-Hochberg, au choix sur les variantes, les métriques ou les deux. Elle ne s’applique pas aux résultats filtrés par segment.^28,29
Une réduction de variance (CUPED)
CUPED (ajustement par covariables pré-expérience) s’active à la création de l’expérience. Il ne s’applique qu’aux métriques analysées en moyenne (pas aux percentiles) ni aux résultats filtrés par attribut.^33,34
Le revenu par visiteur, avec sa fourchette
Les métriques numériques personnalisées mesurent des montants (par exemple dépensés par utilisateur), avec intervalle de confiance (fréquentiste) ou de crédibilité (bayésien).^21,22
Des déploiements progressifs
Les guarded rollouts augmentent le trafic par paliers, surveillent des métriques et peuvent revenir en arrière automatiquement en cas de régression. La documentation les réserve à l’Enterprise avec l’add-on Guardian, alors que la grille tarifaire actuelle les inclut dans tous les plans (limités en Developer).^15,16,17

Quand choisir LaunchDarkly plutôt que Probant.

D’après la documentation publique de LaunchDarkly.

Vos tests vivent dans le code, derrière des feature flags
Feature flags illimités avec ciblage par utilisateur, segment ou règle, dès le plan gratuit.⁵¹
Probant propose aussi des feature flags, et un éditeur visuel pour les tests sans code.
Vous voulez analyser dans votre entrepôt
Les expériences peuvent utiliser des métriques calculées dans l’entrepôt du client (BigQuery, ClickHouse, Databricks, Redshift, Snowflake), puis réexporter les données. Inclus dans tous les plans selon la grille tarifaire.^52,53
Probant mesure les événements de son script et les commandes reçues par son API.
Vous voulez un plan gratuit
Plan Developer gratuit sans limite de durée, plafonné en usage (5 connexions serveur, 1 000 MAU client), avec expérimentation incluse. Un essai de 14 jours est aussi proposé.^54,55,56,57
Chez Probant, la démo est ouverte sans inscription, et créer un espace est gratuit.

Ce qui distingue Probant.

Ces points ne figurent pas dans la documentation publique de LaunchDarkly, consultée le 11 novembre 2026. Une absence de mention n’est pas une preuve d’absence : s’ils comptent pour vous, posez la question à LaunchDarkly.

La marge par visiteur
Probant mesure le CA et la marge par visiteur, chacun avec sa fourchette.
LaunchDarklyLa marge par visiteur n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026).
En savoir plus
Un SRM qui bloque le verdict
Un déséquilibre de répartition fait passer le test au statut « bloqué » : aucun gagnant n’est annoncé.
LaunchDarklyDans une expérience, le SRM est signalé par un contrôle de santé (« Health errors ») sans bloquer les résultats. Dans un déploiement gardé (guarded rollout), un SRM déclenche le retour arrière, même sans rollback automatique activé.^9,10,11 Un blocage automatique du test n’y est pas mentionné (consultée le 11 novembre 2026).
Le consentement exigé par défaut
Aucun cookie, aucune affectation et aucun envoi avant l’accord du visiteur.
LaunchDarklyLes SDK ne posent pas de cookies, mais le SDK client génère une clé anonyme stockée en localStorage et envoie des événements ; aucun mode de consentement intégré n’est documenté, le report jusqu’au consentement revient à l’intégrateur.^45,46,47 Un consentement exigé par défaut n’y est pas mentionné (consultée le 11 novembre 2026).
Un test arrêté par ses garde-fous
Un garde-fou franchi arrête seul un test en cours et bloque son verdict.
LaunchDarklyLes métriques secondaires servent de garde-fous dans les expériences, sans arrêt automatique documenté. L’arrêt et le retour arrière automatiques existent pour les « guarded rollouts », qui ne tournent pas en même temps qu’une expérience sur le même flag.^12,13,14 Un arrêt automatique du test sur un garde-fou n’y est pas mentionné (consultée le 11 novembre 2026).
En savoir plus

Questions fréquentes.

Combien coûte LaunchDarkly ?

Tarif à l’usage sans frais par siège : connexions de SDK serveur et MAU côté client, avec dépassement payant en Foundation et volumes négociés en Enterprise. Exemple publié : 10 $ par connexion au-delà de 5 et 8,33 $ par millier de MAU au-delà de 1 000, en facturation annuelle.^48,49,50 Probant est vendu au forfait mensuel fixe, sans dépassement : la facture ne dépasse jamais le forfait choisi.

Où LaunchDarkly héberge-t-il les données ?

Instance UE sur AWS Francfort (eu-central-1), réservée aux nouveaux comptes Enterprise et aux essais ; supervision Datadog et CDN Fastly restent aux États-Unis. La documentation se contredit sur l’Expérimentation dans l’UE : listée comme prise en charge sur la page UE, marquée indisponible sur la page Experimentation.^41,42,43,44 Probant héberge base de données et fonctions en région Paris.

LaunchDarkly mesure-t-il la marge ?

La marge par visiteur n’est pas mentionnée dans leur documentation publique (consultée le 11 novembre 2026). Probant mesure le CA et la marge par visiteur, chacun avec sa fourchette, à partir des commandes et du coût de chaque produit.

Peut-on regarder les résultats de LaunchDarkly en cours de test ?

Le mode séquentiel repose sur les séquences de confiance de Howard (2021) et Waudby-Smith et al. (2024), dites GAVI, et autorise une décision à tout moment. Il est activé par défaut en fréquentiste.^7,8 Probant fixe ses points de contrôle avant le lancement (O’Brien-Fleming) et utilise des fourchettes toujours valides pendant les déploiements.

Sources.

Pages officielles de LaunchDarkly, consultées le 11 novembre 2026. Les citations sont reproduites dans leur langue d’origine.

Source 1 : launchdarkly.com/about-us
Today, LaunchDarkly is the runtime control layer for the AI era of software development, reflecting how we’ve evolved from pioneering feature management into a broader platform for controlling software releases, experimentation, observability, and AI agent behavior in production.
Source 2 : launchdarkly.com/about-us
LaunchDarkly was founded in 2014 in Oakland, California, by Edith Harbaugh and John Kodumal, to solve a clear problem in modern software delivery: Teams were releasing code faster in the cloud, but they still lacked safe, practical control over what happened after deployment.
Source 3 : launchdarkly.com/about-us
LaunchDarkly gives large enterprises and small startups the tools they need to maintain real-time control of AI code and agents.
Source 4 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/choosing
LaunchDarkly offers two different statistical approaches for analyzing your experiment: Bayesian and frequentist. Frequentist is the default approach in LaunchDarkly.
Source 5 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/choosing
For this reason, at LaunchDarkly we default the frequentist analysis to use sequential testing.
Source 6 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/methodology-frequentist
LaunchDarkly uses the industry- and scientific-standard z-test for fixed-horizon analyses on metrics based on means.
Source 7 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/methodology-frequentist
For sequential analysis LaunchDarkly uses the method of Howard (2021) and Waudby-Smith et. Al. (2024), sometimes referred to as generalization of always valid inference, or GAVI.
Source 8 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/choosing
In the sequential method, you can take action on your results at any time.
Source 9 : launchdarkly.com/docs/home/experimentation/health-checks
Health errors: There is at least one critical error with your experiment configuration, such as a flag or config toggled off, or an SRM.
Source 10 : launchdarkly.com/docs/home/experimentation/health-checks
The sample ratio mismatch check alerts you to any detected SRMs.
Source 11 : launchdarkly.com/docs/home/releases/managing-guarded-rollouts
LaunchDarkly rolls back a release with an SRM whether or not you have automatic rollback enabled.
Source 12 : launchdarkly.com/docs/guides/experimentation/designing-experiments
Often, they are “guardrail” metrics that can ensure an experiment’s success.
Source 13 : launchdarkly.com/docs/home/releases/guarded-rollouts
You can create a guarded rollout on any targeting rule, as long as no other guarded rollouts, progressive rollouts, or experiments are running on the flag or AgentControl config, and the flag is not a migration flag.
Source 14 : launchdarkly.com/docs/home/releases/guarded-rollouts
When LaunchDarkly detects a regression, the metric tile highlights the regression. If you enabled automatic rollback, LaunchDarkly also rolls back the release.
Source 15 : launchdarkly.com/docs/home/releases/guarded-rollouts
A guarded rollout progressively increases traffic to the new variation while monitoring selected metrics for regressions until the rollout reaches 100%. If LaunchDarkly detects a regression before the rollout reaches 100%, it can pause the rollout and send a notification.
Source 16 : launchdarkly.com/docs/home/releases/guarded-rollouts
Guarded rollouts are available to customers on an Enterprise plan with the Guardian add-on.
Source 17 : launchdarkly.com/pricing
Roll out gradually while watching guardrail metrics, and roll back automatically on a regression.
Source 18 : launchdarkly.com/docs/home/multi-armed-bandits
LaunchDarkly’s multi-armed bandit implementation uses Thompson Sampling.
Source 19 : launchdarkly.com/docs/home/multi-armed-bandits
Unlike traditional A/B experiments, which split traffic between variations and waits for performance results, MABs continuously evaluate variation performance and automatically shift traffic toward the best performing variation.
Source 20 : launchdarkly.com/pricing
A/B tests & multi-armed bandits No limit on experimentation.
Source 21 : launchdarkly.com/docs/home/metrics/custom-numeric
Custom numeric metrics track changes to the amount of something, such as dollars spent or latency time.
Source 22 : launchdarkly.com/docs/home/experimentation
Depending on your statistical methodology, LaunchDarkly surfaces frequentist confidence intervals or Bayesian credible intervals so you can see how much evidence supports each variation, not just the raw metric values.
Source 23 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/choosing
By default, LaunchDarkly shrinks treatment results toward the control, so the numbers on the results page are not reflective solely of your observed data.
Source 24 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/methodology-bayesian
We generate this prior from the empirical distribution of relative differences between variations in all experiments on our platform using metrics of the same type (numeric or conversion) and aggregation function (average or sum).
Source 25 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/methodology-bayesian
Shrinkage priors (default): Each treatment variation uses a prior centered on the control variation's mean. This pulls treatment results toward the control when data is limited.
Source 26 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/methodology-bayesian
Expected loss represents the average potential downside of shipping a variation, quantifying how much one could expect to lose if it underperforms relative to the control variation.
Source 27 : launchdarkly.com/docs/home/experimentation/bayesian-results
The probability to beat control represents the likelihood that this variation performs better than the control variation for a given metric.
Source 28 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/mcc
LaunchDarkly gives you the option to correct your frequentist experiment results for multiple comparisons arising from having more than one metric or more than one treatment configured on your experiment.
Source 29 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/mcc
The two corrections we offer at LaunchDarkly, the Bonferroni correction and the Benjamini-Hochberg procedure, are designed to mitigate this risk by changing the threshold for declaring significance to avoid declaring significance too easily when multiple comparisons are at play.
Source 30 : launchdarkly.com/docs/home/experimentation
Compare multiple variations of one experience (A/B/n testing): Assign contexts to two or more flag or AgentControl config variations and measure which variation performs best on the metrics you attach to the experiment.
Source 31 : launchdarkly.com/docs/tutorials/ld-arch-deep-dive
Experimentation: Full-featured A/B testing and multivariate experiments.
Source 32 : launchdarkly.com/docs/guides/experimentation/ai-experiments-roi
If interaction effects are important to your use case, consider running a proper factorial experiment design.
Source 33 : launchdarkly.com/docs/home/experimentation/analyze
Applying CUPED to experiment results makes it easier to detect differences between variations. CUPED is compatible only with metrics that use the average (mean) analysis method.
Source 34 : launchdarkly.com/docs/guides/statistical-methodology/methodology-frequentist
CUPED is not compatible with percentile metrics.
Source 35 : launchdarkly.com/blog/have-you-outgrown-your-wysiwyg-experimentation-tool
This is exactly what happens when visual editor tools are used for experimentation.
Source 36 : launchdarkly.com/docs/sdk/client-side/javascript/default-values
If the page is initially rendered with one set of flag variations and then updated with a new set, this can cause a jarring switch between two views of the content.
Source 37 : launchdarkly.com/docs/sdk/client-side/javascript/default-values
You have several options for addressing this initial "flicker," including the following:
Source 38 : launchdarkly.com/docs/home/account/roles/role-create
LaunchDarkly provides both project and organization preset roles.
Source 39 : launchdarkly.com/docs/guides/teams-roles/custom-roles
Creating your own roles is only available to customers on select plans.
Source 40 : launchdarkly.com/pricing
Write your own roles with resource-level policies, group members into teams, and keep an unlimited history of who changed what.
Source 41 : launchdarkly.com/docs/home/infrastructure/eu
The EU instance resides in the AWS Frankfurt (eu-central-1) region and operates nearly the same as the US instance of LaunchDarkly. Operational monitoring with Datadog and edge delivery/CDN (Fastly) still operate from regions within the United States.
Source 42 : launchdarkly.com/docs/home/infrastructure/eu
The EU instance only supports net new Enterprise plan accounts and LaunchDarkly trials.
Source 43 : launchdarkly.com/docs/home/infrastructure/eu
Experimentation, including Snowflake native Experimentation
Source 44 : launchdarkly.com/docs/home/experimentation
This feature is not available on LaunchDarkly's European Union (EU) instance
Source 45 : launchdarkly.com/docs/sdk/concepts/client-side-server-side
LaunchDarkly SDKs do not store cookies.
Source 46 : launchdarkly.com/docs/home/flags/anonymous-contexts
The SDK generates a unique identifier for the context and persists it in local storage.
Source 47 : launchdarkly.com/docs/sdk/features/experimentation
You need identify() when the context's identity changes after the SDK has already initialized, for example, when a user on a public page logs in, when identity loads asynchronously after SDK startup, or when a user completes a cookie consent flow.
Source 48 : launchdarkly.com/pricing
No per-seat pricing. Invite your whole team; pricing is based on usage.
Source 49 : launchdarkly.com/pricing
5 connections over the free 5 at $10 each, plus 1K MAU over the free 1K at $8.33 per 1K, billed yearly.
Source 50 : launchdarkly.com/pricing
Keep going past the free amounts and pay only for the usage you add.
Source 51 : launchdarkly.com/pricing
Create as many feature flags as you need and target them by user, segment, or rule.
Source 52 : launchdarkly.com/docs/home/warehouse-native/warehouses
This category includes documentation about running LaunchDarkly experiments using metric events from your external warehouse.
Source 53 : launchdarkly.com/pricing
Warehouse-native integration (Snowflake, Redshift, Databricks, BigQuery and more)
Source 54 : launchdarkly.com/pricing
Never billed. Upgrade when you hit a limit.
Source 55 : launchdarkly.com/pricing
Each unique client-side user or device counts as one monthly active user. 1K free
Source 56 : launchdarkly.com/pricing
Every replica, worker and dev or staging environment counts. 5 free
Source 57 : launchdarkly.com/docs/sdk
Your 14-day free trial begins as soon as you sign up.

Probant Ou pas encore…

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Probant ou LaunchDarkly

Ce que LaunchDarkly propose.

Les différences, point par point.

Ce que LaunchDarkly fait aussi.

Un test séquentiel

Une correction des comparaisons multiples

Une réduction de variance (CUPED)

Le revenu par visiteur, avec sa fourchette

Des déploiements progressifs

Quand choisir LaunchDarkly plutôt que Probant.

Vos tests vivent dans le code, derrière des feature flags

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Ce qui distingue Probant.

La marge par visiteur

Un SRM qui bloque le verdict

Le consentement exigé par défaut

Un test arrêté par ses garde-fous

Questions fréquentes.

Sources.

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