{"id":112536,"date":"2026-04-01T15:01:00","date_gmt":"2026-04-01T13:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.wingify.com\/blog\/calcul-taille-echantillon\/"},"modified":"2026-09-11T14:36:51","modified_gmt":"2026-09-11T09:06:51","slug":"calcul-taille-echantillon","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wingify.com\/blog\/fr\/calcul-taille-echantillon\/","title":{"rendered":"Calcul de la taille de l’\u00e9chantillon dans les tests A\/B : 7 bonnes pratiques"},"content":{"rendered":"\n

Comprendre facilement le calcul de la taille d\u2019\u00e9chantillon pour les tests A\/B<\/h2>\n\n\n\n

Le processus de test A\/B est con\u00e7u pour fournir des r\u00e9sultats fiables, afin que vous puissiez prendre des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur des donn\u00e9es concr\u00e8tes. Cependant, d\u00e9finir la taille d\u2019\u00e9chantillon n\u00e9cessaire pour que ces r\u00e9sultats soient fiables peut d\u00e9pendre de plusieurs facteurs. Heureusement, il existe aujourd’hui des outils en ligne qui vous aident \u00e0 \u00e9viter les approximations, sans qu’il soit n\u00e9cessaire d’avoir un dipl\u00f4me en math\u00e9matiques.<\/p>\n\n\n\n

\"white<\/figure>\n\n\n\n

Comment fonctionne le calcul de la taille de l’\u00e9chantillon<\/h2>\n\n\n\n

La raison principale pour laquelle il est important de calculer une taille d\u2019\u00e9chantillon adapt\u00e9e est de s’assurer que celui-ci soit repr\u00e9sentatif de l’ensemble de votre public. Cela garantira ainsi la fiabilit\u00e9 des r\u00e9sultats de votre test et vous aidera \u00e0 \u00e9viter les faux positifs et les faux n\u00e9gatifs. Si votre \u00e9chantillon est trop petit, vous risquez d’obtenir des r\u00e9sultats trompeurs. S’il est trop grand, vous risquez de gaspiller du temps et des ressources sans obtenir des r\u00e9sultats exploitables. <\/p>\n\n\n\n

<\/p>\n\n\n\n

En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale,<\/strong> il est recommand\u00e9 de disposer d’un \u00e9chantillon d’au moins 10 000 visiteurs par variante de test et d’au moins 300 conversions pour chacune d’entre elles.<\/strong> Cependant, vous pouvez calculer la taille d’\u00e9chantillon ad\u00e9quate pour une variante de test A\/B \u00e0 l’aide de la formule math\u00e9matique suivante :<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Voici la signification de chaque lettre dans l’\u00e9quation :<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • n<\/em><\/strong> correspond \u00e0 la taille d’\u00e9chantillon requise pour chaque variante de test<\/li>\n\n\n\n
  • p<\/em><\/strong>1<\/sub><\/strong> correspond au taux de conversion de r\u00e9f\u00e9rence<\/li>\n\n\n\n
  • p<\/em><\/strong>2<\/sub><\/strong> correspond au taux de conversion augment\u00e9 de l’effet minimal d\u00e9tectable absolu<\/li>\n\n\n\n
  • Z<\/em><\/strong>\u237a<\/sub><\/strong>\/2<\/sub><\/strong> correspond au score Z pour le niveau de signification statistique<\/li>\n\n\n\n
  • Z\u03b2<\/sub><\/em><\/strong> est le score Z de la puissance statistique <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Cette \u00e9quation vous para\u00eet complexe ? Avant de vous pr\u00e9cipiter sur votre manuel d’alg\u00e8bre, pas de panique ! Voyons plut\u00f4t ce que ces variables repr\u00e9sentent en pratique :<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Taux de conversion de r\u00e9f\u00e9rence<\/strong> : le taux de conversion actuel pour l’objectif sp\u00e9cifique que vous cherchez \u00e0 am\u00e9liorer. Il peut s’agir, par exemple, du taux d’abonnement, du taux de transaction ou du taux de clics.<\/li>\n\n\n\n
    • Effet minimal d\u00e9tectable (MDE)<\/strong> : la plus petite variation du taux de conversion que vous souhaitez d\u00e9tecter avec une fiabilit\u00e9 statistique. Cela d\u00e9termine la sensibilit\u00e9 statistique de votre test A\/B.<\/li>\n\n\n\n
    • Niveau de signification statistique<\/strong> : la probabilit\u00e9 que la diff\u00e9rence entre votre taux de conversion de r\u00e9f\u00e9rence et le taux de conversion d’une variante test\u00e9e ne soit pas due au hasard. Le niveau de signification g\u00e9n\u00e9ralement utilis\u00e9 est de 95 %. Le score Z correspondant \u00e0 un niveau de signification de 95 % est de 1,96.<\/li>\n\n\n\n
    • Puissance statistique<\/strong> : la probabilit\u00e9 que votre test d\u00e9tecte un effet r\u00e9el lorsqu’il existe. L\u00e0 encore, la pratique courante consiste \u00e0 fixer la puissance \u00e0 80 %, ce qui signifie que vous avez 80 % de chances de rep\u00e9rer un effet significatif. Le score Z correspondant \u00e0 une puissance de 80 % est de 0,84.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
      \"Boost<\/figure>\n\n\n\n

      Heureusement, il existe aujourd\u2019hui toute une gamme d\u2019outils en ligne qui se chargent pour vous de ce calcul parfois complexe. Pour la plupart d\u2019entre eux, il suffit g\u00e9n\u00e9ralement de saisir les variables indiqu\u00e9es ci-dessus.<\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n\n\n\n

      Il convient de noter que l’effet minimal d\u00e9tectable (MDE) et la puissance statistique ont tous deux une incidence directe sur la taille de l’\u00e9chantillon d’un test.<\/strong> Si vous souhaitez obtenir une puissance statistique plus \u00e9lev\u00e9e (c’est-\u00e0-dire plus de chances d\u2019identifier une variante gagnante) ou un MDE plus faible (c’est-\u00e0-dire une plus grande sensibilit\u00e9 du test), votre \u00e9chantillon devra \u00eatre plus important. Cela peut avoir une incidence sur la dur\u00e9e d’ex\u00e9cution d’un test et sur les ressources n\u00e9cessaires.<\/p>\n\n\n\n

      Il faut alors \u00e9valuer si l\u2019investissement en vaut la peine.<\/p>\n\n\n\n

      Diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de calcul de la taille de l’\u00e9chantillon<\/h2>\n\n\n\n

      De nombreuses plateformes en ligne recommandent de calculer la taille de l’\u00e9chantillon d’un test A\/B lors de la phase de pr\u00e9paration du test. Mais chez Wingify, nous estimons qu’il est d\u00e9j\u00e0 trop tard. En effet, si vous constatez que la taille d\u2019\u00e9chantillon requise est trop importante, ce qui signifie que le test devrait durer trop longtemps pour \u00eatre r\u00e9alisable dans la pratique, il est alors tout simplement inutile de cr\u00e9er la variante.<\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n\n\n\n

      C’est pourquoi nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un calculateur de MDE sp\u00e9cialement con\u00e7u pour la phase de pr\u00e9paration des tests. Cet outil vous aide \u00e0 d\u00e9terminer le gain minimal requis et le temps n\u00e9cessaire pour qu’une exp\u00e9rience atteigne la signification statistique, en se basant sur vos donn\u00e9es historiques r\u00e9elles. Vous pourrez ainsi d\u00e9finir des attentes r\u00e9alistes avant de lancer un test.<\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n\n\n\n

      Utiliser notre calculateur d’effet minimal d\u00e9tectable est tr\u00e8s simple :<\/p>\n\n\n\n\n\/*\n Wingify Horizontal Timeline – Sample Size Calculator (Large Version)\n – Font: Beltram\n – Blue: #91C5FF | Yellow: #EEFF6D | Pink: #F4E4F3 | Black: #212326\n*\/\n\n@import url(‘https:\/\/fonts.cdnfonts.com\/css\/beltram’);\n\n.abt-timeline-wrapper {\n display: flex;\n flex-direction: row;\n align-items: flex-start;\n justify-content: center;\n gap: 0;\n padding: 60px 0; \/* Increased padding *\/\n max-width: 1200px; \/* Increased max-width *\/\n margin: 0 auto;\n font-family: ‘Beltram’, sans-serif !important;\n position: relative;\n}\n\n\/* Each step block *\/\n.abt-timeline-step {\n display: flex;\n flex-direction: column;\n align-items: center;\n flex: 1;\n position: relative;\n z-index: 1;\n}\n\n\/* Bigger circle number badge *\/\n.abt-timeline-circle {\n width: 108px;\n height: 108px;\n border-radius: 50%;\n display: flex;\n align-items: center;\n justify-content: center;\n font-family: ‘Beltram’, sans-serif !important;\n font-size: 2.4rem; \/* 1.5x bigger *\/\n font-weight: 700;\n position: relative;\n z-index: 2;\n flex-shrink: 0;\n box-shadow: 0 4px 14px rgba(0, 0, 0, 0.15);\n transition: transform 0.3s ease, box-shadow 0.3s ease;\n margin-bottom: 28px; \/* Increased margin *\/\n}\n\n\/* Step colors *\/\n.abt-timeline-step:nth-child(1) .abt-timeline-circle { background-color: #91C5FF; color: #212326; }\n.abt-timeline-step:nth-child(3) .abt-timeline-circle { background-color: #EEFF6D; color: #212326; }\n.abt-timeline-step:nth-child(5) .abt-timeline-circle { background-color: #F4E4F3; color: #212326; }\n\n\/* Bigger content card *\/\n.abt-timeline-card {\n border-radius: 20px;\n padding: 38px 34px; \/* Increased padding *\/\n text-align: center;\n width: 96%;\n box-shadow: 0 6px 18px rgba(0, 0, 0, 0.10);\n transition: transform 0.3s ease, box-shadow 0.3s ease;\n cursor: default;\n}\n\n\/* Hover effects *\/\n.abt-timeline-step:hover .abt-timeline-circle { transform: translateY(-6px); box-shadow: 0 10px 24px rgba(0, 0, 0, 0.18); }\n.abt-timeline-step:hover .abt-timeline-card { transform: translateY(-6px); box-shadow: 0 14px 28px rgba(0, 0, 0, 0.13); }\n\n\/* Card colors *\/\n.abt-timeline-step:nth-child(1) .abt-timeline-card { background-color: #91C5FF; color: #212326; }\n.abt-timeline-step:nth-child(3) .abt-timeline-card { background-color: #EEFF6D; color: #212326; }\n.abt-timeline-step:nth-child(5) .abt-timeline-card { background-color: #F4E4F3; color: #212326; }\n\n\/* Bigger label *\/\n.abt-timeline-step-label {\n font-size: 1.17rem; \/* 1.5x bigger *\/\n font-weight: 700;\n letter-spacing: 0.12em;\n text-transform: uppercase;\n margin: 0 0 12px 0; \/* Increased margin *\/\n opacity: 0.7;\n}\n\n\/* Bigger title *\/\n.abt-timeline-title {\n font-size: 1.8rem; \/* 1.5x bigger *\/\n font-weight: 600;\n line-height: 1.2;\n margin: 0 0 14px 0; \/* Increased margin *\/\n}\n\n.abt-timeline-step:nth-child(1) .abt-timeline-title,\n.abt-timeline-step:nth-child(3) .abt-timeline-title,\n.abt-timeline-step:nth-child(5) .abt-timeline-title { color: #212326; }\n\n\/* Bigger body text *\/\n.abt-timeline-desc {\n font-size: 1.58rem; \/* 1.5x bigger *\/\n line-height: 1.55;\n margin: 0;\n}\n\n.abt-timeline-step:nth-child(1) .abt-timeline-desc,\n.abt-timeline-step:nth-child(3) .abt-timeline-desc,\n.abt-timeline-step:nth-child(5) .abt-timeline-desc { color: #212326; }\n\n\/* Bigger Connectors *\/\n.abt-timeline-connector {\n flex: 0 0 56px;\n display: flex;\n align-items: flex-start;\n padding-top: 50px; \/* Adjusted for new circle size *\/\n z-index: 0;\n}\n\n.abt-timeline-connector-line { width: 100%; height: 4px; background: #212326; margin-top: 2px; }\n.abt-timeline-connector-arrow {\n width: 0; height: 0;\n border-top: 9px solid transparent;\n border-bottom: 9px solid transparent;\n border-left: 14px solid #212326;\n flex-shrink: 0;\n margin-top: -6px; \/* Adjusted for new line thickness *\/\n}\n\n@media (max-width: 768px) {\n .abt-timeline-wrapper { flex-direction: column; align-items: center; }\n .abt-timeline-step { width: 100%; max-width: 400px; flex-direction: row; align-items: flex-start; gap: 20px; }\n .abt-timeline-circle { margin-bottom: 0; }\n .abt-timeline-card { width: 100%; text-align: left; }\n .abt-timeline-connector { height: 40px; width: 4px; padding: 0; margin-left: 52px; flex-direction: column; align-items: center; }\n .abt-timeline-connector-line { width: 4px; height: 100%; }\n .abt-timeline-connector-arrow { border-left: 9px solid transparent; border-right: 9px solid transparent; border-top: 14px solid #212326; margin-left: -3px; }\n}\n\n\n

      \n\n \n
      \n
      1<\/div>\n
      \n

      Saisie<\/p>\n

      D\u00e9finissez votre r\u00e9f\u00e9rence<\/h4>\n

      Saisissez votre volume actuel de visiteurs et le taux de conversion associ\u00e9 \u00e0 l\u2019objectif que vous souhaitez am\u00e9liorer.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n\n \n

      \n
      <\/div>\n
      <\/div>\n <\/div>\n\n \n
      \n
      2<\/div>\n
      \n

      Calcul<\/p>\n

      \u00c9valuez le potentiel du test<\/h4>\n

      Le calculateur estime le gain minimal n\u00e9cessaire pour atteindre le seuil de signification statistique. Visualisez pr\u00e9cis\u00e9ment le nombre de jours n\u00e9cessaires pour atteindre votre seuil de confiance.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n\n \n

      \n
      <\/div>\n
      <\/div>\n <\/div>\n\n \n
      \n
      3<\/div>\n
      \n

      Lancement<\/p>\n

      \u00c9vitez les tests inutiles<\/h4>\n

      \u00c9vitez de perdre du temps et des ressources sur des tests qui ont peu de chances de g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats exploitables ou statistiquement significatifs.<\/p>\n <\/div>\n <\/div>\n\n<\/div>\n\n\n\n

      Nous proposons \u00e9galement un calculateur d’\u00e9chantillon qui vous aide \u00e0 d\u00e9terminer le nombre de visiteurs requis pour votre test et \u00e0 estimer la dur\u00e9e n\u00e9cessaire pour obtenir les r\u00e9sultats souhait\u00e9s. Cet outil est destin\u00e9 aux tests en cours et ne doit pas \u00eatre utilis\u00e9 pour la phase de pr\u00e9paration des tests.<\/p>\n\n\n\n

      Pour estimer le nombre de visiteurs :<\/h3>\n\n\n\n
        \n
      • Vous saisissez le taux de conversion actuel pour l’objectif que vous cherchez \u00e0 am\u00e9liorer, ainsi que l’augmentation attendue entre les diff\u00e9rentes variantes du test.<\/li>\n\n\n\n
      • Notre calculateur estime ensuite le nombre de visiteurs n\u00e9cessaires pour chaque variante du test.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Pour estimer la dur\u00e9e de votre test A\/B :<\/h3>\n\n\n\n
          \n
        • En plus des informations saisies \u00e0 l’\u00e9tape pr\u00e9c\u00e9dente, vous devez indiquer le nombre moyen de visiteurs quotidiens de la page test\u00e9e ainsi que le nombre total de variantes du test, y compris la version de r\u00e9f\u00e9rence.<\/li>\n\n\n\n
        • Notre calculateur estime ensuite la dur\u00e9e minimale n\u00e9cessaire du test, en jours, pour obtenir les r\u00e9sultats souhait\u00e9s. Cette estimation doit toutefois \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9e avec pr\u00e9caution, comme expliqu\u00e9 ci-dessous.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
          <\/div><\/div>\n\n\n\n\n

          Bonnes pratiques et pi\u00e8ges \u00e0 \u00e9viter<\/h2>\n\n\n\n

          Voyons les principales bonnes pratiques et erreurs \u00e0 \u00e9viter lors du calcul de la dur\u00e9e des tests et de la taille de l’\u00e9chantillon.<\/p>\n\n\n\n

          <\/p>\n\n\n\n

          1. Effectuez des tests pendant au moins 14 jours<\/h3>\n\n\n\n

          M\u00eame si vous atteignez votre taille d’\u00e9chantillon cible en quelques jours, ou si notre calculateur de dur\u00e9e de test indique le contraire, il est recommand\u00e9 de mener un test A\/B pendant au moins deux semaines. Cela permet de tenir compte des variations dans le comportement des utilisateurs, comme les variations de trafic entre semaine et week-end, et garantit une bien plus grande fiabilit\u00e9 de vos donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

          2. Tenez compte des facteurs externes tels que la saisonnalit\u00e9<\/h3>\n\n\n\n

          Certaines p\u00e9riodes de l’ann\u00e9e, comme No\u00ebl, le Black Friday ou les ponts et jours f\u00e9ri\u00e9s, peuvent fausser vos r\u00e9sultats si vous effectuez un test \u00e0 ces moments-l\u00e0. Vous devrez en tenir compte si vous souhaitez que votre \u00e9chantillon reste repr\u00e9sentatif de votre audience habituelle.<\/p>\n\n\n\n

          3. N’interrompez pas un test trop t\u00f4t<\/h3>\n\n\n\n

          Vous devez \u00e9galement r\u00e9sister \u00e0 la tentation de consulter les r\u00e9sultats du test avant que la dur\u00e9e pr\u00e9vue et la taille de l’\u00e9chantillon aient \u00e9t\u00e9 atteintes. Cela augmenterait consid\u00e9rablement le risque de tirer de mauvaises conclusions concernant le test.<\/p>\n\n\n\n

          <\/p>\n\n\n\n

          Notre agent IA Evi Analysis s’appuie sur la signification statistique pour vous indiquer si une variante obtient de meilleurs r\u00e9sultats. Pour qu’il fonctionne correctement, vous ne devez demander \u00e0 Evi d’interpr\u00e9ter les r\u00e9sultats qu’une fois que le test a atteint le nombre de visiteurs recommand\u00e9 par le calculateur de taille d’\u00e9chantillon. En effet, Evi Analysis n\u2019a aucun moyen de savoir que vous aviez pr\u00e9vu une taille d’\u00e9chantillon de, disons, 100 000 visiteurs, mais que vous avez d\u00e9cid\u00e9 d’arr\u00eater apr\u00e8s seulement 10 000.<\/p>\n\n\n\n

          <\/p>\n\n\n\n

          <\/div><\/div>\n\n\n\n\n

          4. Ne n\u00e9gligez pas la valeur pratique<\/h3>\n\n\n\n

          Le fait que les r\u00e9sultats d’un test soient statistiquement significatifs ne signifie pas pour autant qu’ils aient une application concr\u00e8te pour votre entreprise. Si la mise en \u0153uvre d’un changement sugg\u00e9r\u00e9 par les r\u00e9sultats d’un test s’av\u00e8re trop co\u00fbteuse, il n’est peut-\u00eatre pas utile de r\u00e9aliser ce test.<\/p>\n\n\n\n

          5. Donnez la priorit\u00e9 aux pages les plus consult\u00e9es<\/h3>\n\n\n\n

          Dans un premier temps, les tests doivent se concentrer sur les pages de votre site web susceptibles d’attirer le plus grand nombre de visiteurs. Il s’agit par exemple de la page d’accueil, des pages de listing de produits (PLP) ou des pages produits (PDP). Le trafic plus important sur ces pages vous permettra de collecter des donn\u00e9es plus rapidement et de mener des tests plus efficacement.<\/p>\n\n\n\n

          6. Limitez le nombre de variantes<\/h3>\n\n\n\n

          Tester plusieurs variantes \u00e0 la fois peut sembler plus efficace, mais cela augmente le risque de faux positifs. Si vous effectuez des tests sur des pages \u00e0 faible trafic, le fait de limiter le nombre de variantes permet de ne pas diluer l\u2019\u00e9chantillon entre trop de versions.<\/p>\n\n\n\n

          7. Ciblez un large public<\/h3>\n\n\n\n

          Dans la mesure du possible, effectuez des tests A\/B dans plusieurs pays ou sur plusieurs segments afin d’augmenter la taille de l’\u00e9chantillon.<\/p>\n\n\n\n

          Conclusion : passer de l\u2019intuition \u00e0 des r\u00e9sultats concrets<\/h2>\n\n\n\n

          D\u00e9terminer la taille d’\u00e9chantillon ad\u00e9quate pour vos tests A\/B est essentiel pour obtenir des r\u00e9sultats statistiquement significatifs auxquels vous pouvez vous fier. Mais vous n’avez plus besoin d’\u00eatre un as en maths pour d\u00e9terminer la taille d’\u00e9chantillon n\u00e9cessaire.<\/p>\n\n\n\n

          <\/p>\n\n\n\n

          En utilisant notre calculateur de MDE pour la planification pr\u00e9alable des tests et en respectant les bonnes pratiques en mati\u00e8re de taille de l’\u00e9chantillon et de dur\u00e9e des tests, vous vous assurez que vos tests A\/B seront \u00e0 la fois plus efficaces et plus fiables.<\/p>\n\n\n\n

          <\/p>\n\n\n\n

          Pr\u00eat \u00e0 passer du calcul \u00e0 la conversion ?<\/p>\n\n\n\n\n\n

          Le calcul de la taille de l’\u00e9chantillon garantit une puissance suffisante \u00e0 votre test pour identifier une diff\u00e9rence significative entre les variantes test\u00e9es, sans mobiliser des ressources de mani\u00e8re excessive. Un \u00e9chantillon trop petit peut entra\u00eener des faux n\u00e9gatifs, tandis qu’un \u00e9chantillon trop grand peut s’av\u00e9rer inefficace ou exposer inutilement trop d’utilisateurs.<\/p>\n\n\n\n\n

          En g\u00e9n\u00e9ral, on s\u2019appuie sur une analyse de puissance<\/strong> qui int\u00e8gre l\u2019effet attendu, le niveau de signification (\u03b1) et la puissance souhait\u00e9e (1\u2212\u03b2). Des outils tels que des calculateurs en ligne ou des logiciels statistiques peuvent s’av\u00e9rer utiles ; ils reposent sur une approximation binomiale ou normale, selon la m\u00e9trique analys\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n\n

          Le MDE d\u00e9signe la plus petite variation entre la version de r\u00e9f\u00e9rence et une variante que vous jugez suffisamment pertinente.<\/strong> Il est calcul\u00e9 en fonction des objectifs commerciaux, des taux de conversion de r\u00e9f\u00e9rence et de la puissance statistique souhait\u00e9e, en identifiant le niveau d\u2019am\u00e9lioration des indicateurs ( taux de clics, chiffre d’affaires) qui justifie le d\u00e9ploiement de la variante.<\/p>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          Comprendre facilement le calcul de la taille d\u2019\u00e9chantillon pour les tests A\/B Le processus de test A\/B est con\u00e7u pour fournir des r\u00e9sultats fiables, afin que vous puissiez prendre des d\u00e9cisions fond\u00e9es sur des donn\u00e9es concr\u00e8tes. Cependant, d\u00e9finir la taille d\u2019\u00e9chantillon n\u00e9cessaire pour que ces r\u00e9sultats soient fiables peut d\u00e9pendre de plusieurs facteurs. 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