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L'IA dans la recherche de brevets : ce dont sont capables aujourd'hui les logiciels de brevets modernes
L'intelligence artificielle transforme la recherche de brevets professionnelle. Alors qu’auparavant, l’accent était principalement mis sur la couverture des bases de données, la recherche booléenne, les classifications et les listes de résultats, de nouvelles possibilités apparaissent aujourd’hui : effectuer des recherches sémantiques dans des contenus techniques, interroger des documents de brevet via un chat, analyser de longues listes de résultats et hiérarchiser de manière plus ciblée les droits de propriété intellectuelle pertinents.
Il convient toutefois de noter que : L'IA ne remplace pas la recherche classique en matière de brevets.
Le travail professionnel en matière de brevets repose bien plus sur la combinaison de la qualité des données, de stratégies de recherche classiques et d'un soutien à l'IA transparent.
1. Recherche sémantique : des liens techniques plutôt que de simples mots-clés
Dans le cadre d'une recherche classique, l'utilisateur recherche notamment des termes précis. Cela peut poser problème dans le domaine des brevets, car les concepts techniques sont formulés de manière différente ou délibérément abstraite.
La recherche sémantique va plus loin dans cette approche. Elle tient compte des liens sémantiques et permet ainsi d'identifier des documents qui utilisent d'autres termes, mais décrivent des concepts techniques similaires.
IP7 Compass utilise pour cela une approche technique hybride. Le corpus de brevets a été indexé à la fois à l'aide de vecteurs denses et de vecteurs clairsemés.
Les vecteurs denses capturent les similitudes sémantiques. Les vecteurs clairsemés prennent davantage en compte les signaux de pertinence conceptuels et techniques. Les deux méthodes sont combinées et les résultats sont présentés sous la forme d'une liste de résultats classés.
Cela permet d'intégrer dans la recherche aussi bien les liens conceptuels que les liens de fond.
2. Pourquoi la recherche hybride en matière de brevets est-elle importante ?
De nos jours, une recherche de brevets fiable n'est souvent ni exclusivement classique, ni exclusivement basée sur l'IA.
La recherche hybride combine la recherche booléenne, les classifications, les déposants, les pays, les statuts juridiques et les filtres structurés avec la recherche sémantique, le classement par IA et l'analyse par IA.
La raison en est simple : l'IA seule peut avoir une portée trop large ou être trop difficile à contrôler. Une recherche exclusivement classique, quant à elle, peut passer à côté de documents pertinents lorsque d'autres termes sont utilisés.
Cette combinaison s'avère particulièrement pertinente dans le cadre des recherches FTO, des recherches sur l'état de la technique et des analyses technologiques. L'utilisateur conserve le contrôle technique et peut utiliser l'IA pour identifier plus rapidement les documents pertinents et appréhender de manière structurée les liens techniques.
3. Consulter des documents de brevet via un chat alimenté par l'IA
Les documents de brevet peuvent être longs et complexes. Un chat alimenté par l'IA permet de poser des questions précises sur un document.
Par exemple :
– Quel est le principe technique à la base de l'invention ?
– Quels sont les éléments constitutifs de la revendication indépendante ?
– Quels modes de réalisation sont décrits ?
– Quelles sont les différences par rapport à un autre brevet ?
– Quels passages traitent d'un problème technique précis ?
– Quels sont les risques liés à un produit donné ?
Ces fonctions ne remplacent pas une analyse juridique. Elles peuvent toutefois faciliter la prise de contact avec des documents complexes et mettre en évidence les passages pertinents en vue d'un examen plus approfondi.
IP7 Compass offre cette possibilité directement au sein du logiciel de gestion des brevets.
4. Ne pas se limiter à des brevets isolés : interroger des listes de résultats complètes
L'utilité de l'IA ne se limite pas à des documents isolés.
Dans le cadre des processus de recherche classiques, il faut lire, filtrer, trier et évaluer de longues listes de résultats. L'IA permet de poser des questions supplémentaires directement à un corpus de recherche plus vaste.
Par exemple :
– Quels brevets décrivent une approche technique spécifique ?
– Selon quels domaines techniques peut-on structurer une liste de résultats ?
– Quels brevets pourraient contenir des caractéristiques critiques ?
– Quels sont les documents qui constituent une déclaration d'invention ?
– Quelles solutions Alternatives peut-on en déduire ?
Le IP7 Innovator permet d'analyser de longues listes de résultats à l'aide de questions précises portant sur des brevets, des technologies et des domaines thématiques. Il est également possible d'interroger l'intégralité de la base de données des brevets.
Une liste de résultats classique se transforme ainsi en une base de recherche consultable.
5. Hiérarchisation basée sur l'IA : quels résultats dois-je examiner en premier ?
L'un des principaux défis de la recherche de brevets ne consiste pas à trouver des résultats, mais à hiérarchiser les résultats pertinents.
Quels documents faut-il lire en premier ? Quelles familles de brevets constituent des résultats secondaires ? Où se trouvent les caractéristiques techniques déterminantes ?
L'IA utilisée à des fins professionnelles ne devrait donc pas se contenter d'établir un classement. L'utilisateur doit pouvoir comprendre pourquoi un document pourrait être pertinent pour la question posée.
L'explicabilité est donc une condition préalable à un soutien fiable de l'IA dans le domaine des brevets.
IP7 Compass combine pour cela la recherche classique, le classement sémantique, l'analyse par IA et le traitement structuré des résultats.
6. L'IA au service des analyses technologiques et de la recherche d'idées
Les brevets ne sont pas seulement des documents juridiques. Ils constituent également une vaste base de connaissances techniques.
L'IA peut rendre ces données plus accessibles à des fins de veille technologique, de recherche de solutions et de travaux de développement.
Les questions peuvent par exemple être les suivantes :
– Quelles sont les solutions techniques permettant de réduire le bruit d'une faucheuse ?
– Comment le bois de pin est-il transformé industriellement ?
– Quels sont les systèmes de refroidissement disponibles pour les modules de batterie ?
– Quelles sont les alternatives à un matériau donné ?
Grâce à IP7 Innovator, un utilisateur peut décrire un problème technique ou un objectif et interroger le corpus des brevets à la recherche de principes de solution, de variantes et d'approches existantes pertinents.
7. Recherche de solutions de contournement assistée par l'IA
Lorsqu'un brevet pourrait avoir une incidence cruciale sur un produit ou un projet de développement, une autre question se pose souvent : quelles sont les alternatives techniques existantes ?
Le IP7 Innovator peut analyser les approches techniques existantes dans l'état de la technique, mettre en évidence les différences et proposer des pistes de solutions alternatives en vue d'un examen plus approfondi.
Cela permet, par exemple, d'étudier des alternatives connues à certains types de paliers, de joints, de systèmes de refroidissement ou de commandes.
L'évaluation juridique et technique reste du ressort de l'expert en brevets. Le logiciel ne remplace pas un examen juridique. Il peut toutefois élargir le champ de recherche technique et fournir des pistes pour des analyses plus approfondies.
8. Quel rôle joue l'IA dans les recherches en matière de FTO ?
Dans le cadre des recherches sur la liberté d'exploitation, l'exhaustivité revêt une importance particulière.
L'IA est capable d'identifier des caractéristiques techniques, de trouver des brevets similaires et de hiérarchiser les longues listes de résultats. Elle ne devrait toutefois pas constituer la seule base de recherche.
Les stratégies de recherche classiques, les classifications, les données sur l'état juridique, les filtres par pays et l'analyse par famille de brevets restent importants.
IP7 Compass combine donc la recherche classique et l'analyse assistée par l'IA au sein d'un même processus.
9. L'IA dans les recherches sur l'état de la technique et l'état du droit
Les recherches sur l'état de la technique visent souvent à identifier des documents qui anticipent certaines caractéristiques ou qui viennent étayer une argumentation contre un brevet.
L'IA est capable de détecter des similitudes techniques, de donner la priorité aux documents plus anciens et de rendre plus rapidement accessibles les passages pertinents.
Un « chat sur les brevets » peut également aider à interroger de manière ciblée des documents spécifiques sur leurs caractéristiques ou leurs modes de réalisation.
10. L'IA dans la veille en matière de brevets
Dans le cadre de la veille sur les brevets, il ne suffit pas de repérer de nouveaux résultats. Les nouvelles demandes de brevet et les changements de statut juridique doivent être évalués en permanence.
L'IA permet de classer les nouveaux résultats, de regrouper les documents similaires et de mettre plus rapidement en évidence les modifications pertinentes.
IP7 Compass associe recherche et suivi au sein d'une même plateforme. Les brevets ayant fait l'objet d'une évaluation critique peuvent, le cas échéant, être transmis aux personnes compétentes, accompagnés des informations nécessaires.
11. L'IA dans les analyses de portefeuille et les analyses technologiques
Dans le cadre des analyses de portefeuille, la qualité des données, la normalisation des noms, les informations sur les familles et les fonctions d'analyse classiques restent des éléments essentiels.
L'IA peut également identifier les axes techniques prioritaires, synthétiser les portefeuilles et former des groupes.
En revanche, dans le cadre d'analyses technologiques, les utilisateurs peuvent décrire directement leurs problèmes techniques en langage naturel et interroger la base de données des brevets à la recherche de solutions.
Les données relatives aux brevets deviennent ainsi non seulement consultables, mais aussi exploitables en tant que base de connaissances techniques pour le développement, la stratégie et la gestion de la propriété intellectuelle.
12. Protection des données : un critère déterminant dans la recherche sur l'IA
Les recherches de brevets peuvent contenir des informations hautement sensibles. Une demande concernant un nouveau produit, une solution technique envisagée ou une question relative à la liberté d'exploitation (FTO) peut révéler des informations confidentielles relatives au développement.
C'est pourquoi, avant de recourir à l'IA, il convient de clarifier les points suivants :
– Où les requêtes de recherche sont-elles traitées ?
– Des données sont-elles utilisées pour l'entraînement de modèles externes ?
– Existe-t-il un contrat avec le prestataire ?
– Le traitement est-il effectué en Europe ?
– Les données des clients sont-elles séparées les unes des autres ?
– Les requêtes, les listes de résultats et les documents sont-ils traités de manière confidentielle ?
C'est précisément dans le cadre des processus de recherche professionnels que l'IA ne doit donc pas être considérée indépendamment de la protection des données et de la confidentialité.
Conclusion : une IA performante vient compléter la recherche professionnelle en matière de brevets
L'IA ne constitue pas à elle seule un critère de qualité pour un logiciel de recherche de brevets.
Ce qui est déterminant, c'est la manière dont l'IA est intégrée au processus de recherche proprement dit. La recherche sémantique, la recherche hybride, le « chat » dédié aux brevets, l'analyse des longues listes de résultats et la hiérarchisation intelligente peuvent faciliter le travail en matière de brevets.
Les fonctionnalités classiques restent toutefois indispensables : base de données, recherche en texte intégral, familles de brevets, filtres, historique des recherches, classement, suivi et protection des données.
Pour un travail professionnel en matière de brevets, une approche hybride s'avère donc souvent judicieuse : une base de données classique sur les brevets, une logique de recherche professionnelle, des flux de travail structurés et une assistance par IA traçable, le tout dans un seul et même système.