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Paroles d’experts – L’intelligence artificielle au service de l’information brevet

Publié le lundi 27 septembre 2021

L’IEEPI et le CFIB travaillent depuis plusieurs années en partenariat pour élaborer des programmes de formation spécifiques dédiés aux spécialistes information brevet.

Retrouvez les formations en partenariat IEEPI-CFIB qui auront lieu en distanciel d’ici fin d’année (animées par des experts du CFIB) :


 

Paroles d’experts : Fabienne MONFORT-WINDELS

L’IEEPI donne la parole à ses experts, aujourd’hui Fabienne Monfort-Windels, Secrétaire du CFIB (Club Francophone de l’Information Brevet) et Spécialiste IP chez SIRRIS, le centre de recherche de l’industrie technologique belge.

Elle propose un point sur : L’intelligence artificielle au service de l’information brevet.

 

L’intelligence artificielle est omniprésente dans notre quotidien. Est-ce que les professionnels de l’information brevets sont concernés ?

L’intelligence artificielle (IA) a un impact considérable sur de nombreuses industries et services. Avec d’une part l’explosion de la quantité de données à traiter et d’autre part les capacités accrues des ordinateurs à effectuer des tâches gourmandes en ressources, l’IA a progressé rapidement au cours des dernières années dans toutes sortes de domaines. Elle est présente partout, qu’on le veille ou non. Elle se répand aussi rapidement dans le domaine de la propriété intellectuelle.

Le nombre d’actifs de propriété intellectuelle déposés à l’échelle mondiale est en forte hausse. Selon le rapport 2021 de l’OMPI, les demandes de brevets ont augmenté de 4% en 2020 pour atteindre les 275 900 demandes malgré une baisse du PIB mondial de 3,5%. Cette tendance à la hausse se poursuivit depuis des décennies. Or, la recherche de brevets est un processus complexe et interactif qui nécessite souvent des étapes multiples, avec différentes stratégies. Les ressources nécessaires en temps et en qualification pour trouver des informations pertinentes dans cette masse de données deviennent de plus en plus difficiles à mobiliser.

Or, l’IA peut aider à économiser du temps et améliorer la recherche de brevets tout en conservant qualité et précision.

 

Comment et où peut intervenir l’IA ?

L’IA permet non seulement d’automatiser le processus de recherche dans d’énormes volumes d’informations, mais aussi d’apprendre des données précédemment analysées afin d’améliorer la précision des recherches.

Un large éventail d’approches sont mises en œuvre. Aujourd’hui, ce sont surtout les techniques d’apprentissage profond (deep learning) et de réseaux neuronaux qui sont utilisées pour des tâches telles que le classement ou la catégorisation des brevets et la recherche de brevets similaires. Le traitement du langage naturel (NLP ou Natural Language Processing), lui, est mis en œuvre pour suggérer des mots-clés pertinents et leurs synonymes dans le contexte étudié.

Certains outils cherchent des antériorités similaires en ciblant les concepts plutôt que les seuls mots clés grâce à une véritable « compréhension » des documents et des relations qu’ils contiennent. D’autres permettent d’effectuer une analyse approfondie des citations, d’autres encore de combiner des concepts dans un seul art antérieur, avec une pondération sur mesure.

En analysant de grandes quantités de données et de méta-données, l’IA peut également aider à comprendre les forces et les faiblesses d’un segment technologique, à découvrir des tendances, des relations dans un domaine et à fournir des modèles pour la prise de décision juridique, technique, ou commerciale. Elle permet d’extraire plus de sens des informations brevets.

 

Quelles sont les difficultés spécifiques à l’IA dans la recherche de brevets ?

Du point de vue de l’IA, les principaux défis linguistiques et sémantiques sont les formulations juridiques, les phrases longues, les acronymes et la nature technique des revendications de brevet.

Le système des brevets est très complexe et comporte des tâches, des objectifs et des défis spécialisés. Les outils IA doivent combler le fossé entre les capacités techniques de l’IA et les besoins particuliers du système des brevets. Leur mise au point implique de comprendre la structure spéciale des textes, les stratégies de rédaction qui sous-tendent les documents, avec les difficultés liées formulations juridiques, les phrases longues, les acronymes et la nature technique des revendications. Les défis linguistiques et sémantiques sont légions. Rappelons que les brevets sont des documents hybrides, à la fois techniques, juridiques et administratifs. Les actions des Offices et leurs avis ainsi que d’autres documents devraient pour bien faire être pris en compte, comme le font les experts humains.

N’oublions pas que la recherche dans le domaine des brevets est généralement critique pour l’entreprise. Les exigences sont donc élevées en termes d’exactitude et d’exhaustivité des résultats.

 

Où en sont les praticiens ?

On sait que l’OEB, l’USPTO et l’OMPI, parmi beaucoup d’autres Offices, s’appuient déjà sur l’IA pour aider leurs examinateurs dans leurs recherches d’antériorité et d’état de la technique.

Les techniques d’IA permettent de suggérer des termes de recherche, de récupérer les documents les plus pertinents, de les classer et de les visualiser en réduisant le temps et le coût des recherches, en particulier sur le processus de filtrage du grand nombre de brevets récupérés.

Au sein du CFIB (Club Francophone de l’Information Brevet), un petit sondage réalisé par le groupe de travail Intelligence artificielle a indiqué que 84% des membres considèrent que l’IA est une opportunité pour leur métier. Les membres du CFIB utilisent régulièrement l’IA au travers des outils « classiques » de recherche dans les bases de données de brevets comme Orbit, PatBase, Derwent Innovation, etc., notamment pour des recherches de similarité, mais peu d’entre eux ont déjà souscrit des abonnements à des solutions spécialisées telles que Ambercite, Amplified AI, DorothyAI, ResoluteAI ou autres.

Bien sûr, les performances des algorithmes d’IA seront améliorées. Il s’agira par exemple d’utiliser des stratégies de recherche flexibles (modifier la pondération des paramètres de recherche, utiliser différentes parties du texte à différentes étapes du processus…), des stratégies de recherche hybrides (par exemple, combiner les recherches de texte et d’images) et des stratégies de recherche basées sur la connaissance (par exemple, améliorer la recherche avec des types de connaissances tels que la méthode, le processus, la méthodologie, etc.). De nouveaux outils permettront de récupérer des brevets à partir d’images, de repérer les ambiguïtés, de trouver les contradictions ou de visualiser les relations entre les documents.

 

Quel est l’avenir de l’IA dans le domaine de l’information brevet ?

La viabilité des technologies d’IA pour la recherche d’antériorités dans les brevets n’est pas encore démontrée. Les algorithmes actuellement disponibles ne peuvent pas à eux seuls prendre en charge tous les aspects du processus tels que la classification, la formulation d’une requête de recherche, l’extraction, le classement, l’identification des similitudes. L’IA peut être utilisée pour retrouver les documents les plus proches, classer les documents pertinents, suggérer des synonymes, proposer des classifications (avec une précision élevée), regrouper et visualiser les documents/concepts retrouvés.

Bien sûr, les performances des algorithmes d’IA seront améliorées. De nouveaux outils permettront d’utiliser des stratégies de recherche flexibles, de récupérer des brevets à partir d’images, de repérer les ambiguïtés, de trouver les contradictions ou de visualiser les relations entre les documents.

Mais, à ma connaissance, il n’existe actuellement pas (et il n’existera pas dans un avenir proche) d’algorithme IA capable de traiter efficacement en automatique une demande et de construire une stratégie de recherche, l’étape à plus forte intensité de connaissances dans le processus. Cette opération nécessite une compréhension des points critiques et potentiellement nouveaux de l’objet de la demande de brevet. Cela restera encore un bon moment une tâche humaine, de même que la compréhension des besoins du client (interne ou externe en raison de la richesse de l’expertise et de l’expérience spécialisées nécessaires.

Comme dans d’autre domaines, la solution réside dans une approche « human-in-the-loop » (HITL) qui vise à maximiser les performances en combinant l’IA et l’intervention humaine : la machine complète mais ne remplace pas l’expertise et le jugement humains. Et notamment, l’IA fournit une aide à la décision intelligente mais l’utilisateur conserve le rôle de décideur clé.

 

En conclusion

L’IA a encore du chemin à faire pour concurrencer la multitude des capacités de l’intelligence humaine, mais elle permet déjà aux professionnels de la propriété intellectuelle d’utiliser plus rapidement et de manière plus structurée les données à leur disposition. Elle devrait leur permettre à l’avenir de se concentrer sur des tâches plus stratégiques et à plus grande valeur ajoutée et de se concentrer sur leur analyse et leur interprétation des résultats recommandés par l’IA.

 

 


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