Impact de l'intelligence artificielle sur le système des brevets
L'intelligence artificielle est utilisée pour transférer la charge des tâches routinières des humains vers les logiciels, tout en augmentant la précision et la rapidité. Voici comment l'IA influence le système des brevets.
Outre les modifications apportées à la loi sur les brevets, l'intégration d'Internet dans la société a également transformé les pratiques en matière de brevets. La conversion des dossiers de brevets au format électronique sur Internet a facilité l'accès aux innovations, révolutionnant ainsi le secteur de la R&D. Aujourd'hui, la fusion de l'intelligence artificielle (IA) avec le domaine juridique pousse le système vers un modèle plus efficace.
L'IA est utilisée pour transférer la charge des tâches routinières des humains vers les logiciels, tout en augmentant la précision et la vitesse. L'impact potentiel de cette technologie a suscité d'immenses efforts de recherche et développement. Selon un rapport de l'OMPI sur les tendances technologiques, « les familles de brevets liés à l'IA ont augmenté en moyenne de 28 % et les publications scientifiques de 5,6 % par an entre 2012 et 2017 ». Non seulement les entreprises privées, mais aussi plusieurs offices de brevets à travers le monde tentent de tirer parti des avantages offerts par les outils d'IA.
Mais que sont ces « outils d'IA » ? Quel est leur « impact » sur le système des brevets ? Voici quatre façons dont la technologie basée sur l'IA modifie le paysage des brevets :
Gestion rationalisée des données relatives aux droits de propriété intellectuelle
Avec la prise de conscience croissante de l'importance des brevets pour les entreprises, le nombre de dépôts de brevets a également augmenté au fil des ans. De plus en plus d'entreprises déposent des brevets afin de tirer des profits lucratifs de leurs idées innovantes. Analyser manuellement des millions de brevets pour identifier les résultats pertinents ou en tirer des informations utiles est une tâche fastidieuse qui mobilise d'importantes ressources.
Heureusement, grâce au tri assisté par l'IA, le processus devient beaucoup moins fastidieux. Les logiciels basés sur l'IA peuvent automatiser la catégorisation des données, remplaçant ainsi une intervention humaine importante (voir LIEN TEXTE). Un autre exemple dans ce domaine est une initiative lancée par l'OMPI appelée «LINK TEXT ». Cette classification basée sur l'IA utilise l'apprentissage automatique (ML) pour attribuer automatiquement des codes IPC à un texte technique donné. Ainsi, une quantité importante d'efforts humains peut être économisée et redirigée vers d'autres tâches impératives.
Les champs personnalisés intelligents de PatSnap peuvent être utilisés pour filtrer et classer les résultats grâce à un tri basé sur l'intelligence artificielle.
Explosion des données pertinentes
Avec un accès à des quantités d'informations apparemment illimitées, il peut être presque impossible de se tenir au courant des informations pertinentes et d'en extraire des enseignements significatifs. Le nombre toujours croissant de dépôts de brevets rend particulièrement difficile de rester à jour. De nouvelles publications de brevets sont constamment déposées et le statut juridique et l'objet des publications existantes sont susceptibles de changer. En outre, il est souvent nécessaire de consulter plusieurs sources de données pour obtenir une vue d'ensemble. Par exemple, pour comprendre la capacité de licence d'une famille de brevets, vous devrez peut-être examiner : la législation en vigueur, l'objet revendiqué dans plusieurs publications de brevets, les concurrents, les accords de licence dans le domaine technologique, etc. Extraire des informations de nombreuses sources tout en essayant de se tenir au courant des dernières analyses devient complexe et source d'erreurs.
Les logiciels d'intelligence artificielle permettent aux utilisateurs d'extraire les informations souhaitées à partir d'une seule source, ce qui réduit considérablement l'effort humain. De plus, des plateformes telles que PatSnap offrent également à leurs utilisateurs des fonctionnalités telles que la mise à jour automatique des dossiers et les alertes par e-mail afin de rester à jour avec les données en constante évolution. Les professionnels du droit et autres peuvent ainsi améliorer la précision et l'efficacité de leurs analyses.
Les alertes par e-mail PatSnap permettent aux utilisateurs de se tenir informés des différents changements intervenant dans le portefeuille d'une entreprise ou dans des domaines technologiques spécifiques. Elles vous permettent également de partager ces données avec vos collègues ou vos clients.
Les traductions automatiques améliorent le partage des connaissances
Les brevets sont des droits juridictionnels. Par conséquent, pour obtenir une protection dans différents pays, une invention est déposée dans plusieurs pays, souvent dans différentes langues locales. De plus, les inventeurs ont tendance à déposer leurs inventions dans leur pays et dans leur langue maternelle avant de procéder au dépôt dans des juridictions étrangères. L'analyse des publications déposées dans de nombreuses langues peut être nécessaire pour obtenir des informations cruciales. Par exemple, pour acquérir une compréhension exhaustive des stratégies de R&D ou de commercialisation des produits de vos concurrents, il peut être nécessaire d'examiner leurs dépôts de brevets dans différentes juridictions. Vous pouvez également souhaiter suivre l'évolution de la technologie dans une juridiction spécifique où les brevets sont déposés dans une langue autre que l'anglais. Il convient de noter que les cinq principaux offices de brevets au monde, en termes de volume de dépôts, fonctionnent dans différentes langues (IP 5 : JP, KR, CN, EP, US).
La traduction humaine, en particulier pour les documents techniques, est une tâche laborieuse et coûteuse. Les traductions automatiques générées par l'IA permettent d'éviter ou de réduire l'intervention humaine. Des efforts sont déployés à travers le monde pour rendre les traductions automatiques plus crédibles. En 2019, l'OEB a créé une équipe dédiée à la science des données dans le but d'appliquer les technologies d'IA et d'apprentissage automatique pour accroître l'efficacité et la qualité du processus d'octroi des brevets. Les traductions automatiques sont l'un des trois principaux axes de cette initiative. PatSnap fournit non seulement des traductions automatiques de publications de brevets, mais permet également à ses utilisateurs de rechercher des brevets déposés dans des langues autres que l'anglais.
Grâce à une combinaison de traduction automatique et humaine, PatSnap peut traduire les brevets en anglais, chinois et japonais. Les textes de brevets dans d'autres langues ne sont disponibles que lorsqu'ils sont fournis par l'office des brevets.
Analyse assistée par l'IA
Les arguments opposés à la brevetabilité d'une invention portent souvent sur la nouveauté ou le caractère inventif de celle-ci. L'analyse de la littérature connue dans le domaine aide les inventeurs à prendre des décisions éclairées concernant les investissements dans les inventions. De plus, l'analyse de la littérature brevetée et non brevetée permet d'identifier les lacunes, fournissant ainsi une feuille de route en matière de R&D vers des projets économiquement lucratifs. Cependant, l'analyse des publications dans n'importe quel domaine technologique nécessite un investissement considérable en temps et en argent.
Au fil des ans, le développement des outils de recherche basés sur l'IA a permis d'améliorer l'efficacité des outils de recherche et de donner la priorité aux résultats pertinents pour les besoins spécifiques des utilisateurs. Ce processus réduit le temps et les efforts consacrés à l'examen de résultats non pertinents. En outre, l'IA et l'apprentissage automatique peuvent être largement utilisés non seulement pour automatiser le processus de recherche dans des bases de données volumineuses, mais aussi pour améliorer la précision des recherches futures. En plus de faciliter la recherche de brevets, les outils de recherche basés sur l'IA rendent la recherche accessible aux utilisateurs, qu'ils soient ou non spécialisés dans la propriété intellectuelle. Par exemple, les fonctionnalités de recherche sémantique, de recherche de littérature similaire et de recherche d'images de PatSnap fournissent des résultats pertinents à partir de la littérature brevetée et non brevetée sans avoir à créer de chaînes de recherche booléennes complexes.
La documentation connexe de PatSnap utilise un algorithme de recherche sémantique pour trouver de la documentation non brevetée similaire au brevet consulté.
Conclusion
La fusion entre l'IA et les brevets a amélioré le flux de travail et l'efficacité des inventeurs à travers le monde. Cependant, cette union s'accompagne de ses propres défis et limites.
Ces algorithmes intelligents se nourrissent de données. Ainsi, les organisations ayant un accès limité aux données, telles que les petits offices régionaux des brevets, ne sont pas en mesure de concevoir des systèmes d'IA de premier ordre. Une collaboration internationale sera nécessaire pour surmonter cet obstacle, ce qui représente une tâche exigeante. En outre, la capacité d'une machine à présenter une interprétation juridique reste discutable. L'intervention humaine continuera de jouer un rôle important dans un avenir prévisible. Cependant, nous pouvons être certains que les progrès technologiques continueront de pousser les modèles logiciels actuels vers des systèmes plus efficaces. Nous pouvons certainement nous attendre à une réduction des efforts humains.
Biographie de l'auteur
Poorvi Thakur possède une expérience dans la recherche et l'analyse de brevets dans plusieurs domaines. Elle a travaillé avec des avocats spécialisés en propriété intellectuelle, des agents de brevets et des professionnels de la R&D afin de faciliter la formulation de stratégies en matière de portefeuille de brevets et de R&D. Chez PatSnap, Poorvi aide les innovateurs à atteindre leurs objectifs en matière de propriété intellectuelle en permettant aux clients de tirer pleinement parti de la plateforme et en fournissant des rapports analytiques axés sur les stratégies en matière de brevets, de R&D et d'affaires dans le domaine technologique.
