L’intelligence artificielle, un soutien pour la recherche des données de brevets

Depuis le lancement de Chat GPT, l’intelligence artificielle (AI) est sur toutes les lèvres. Cet agent conversationnel, entraîné avec un vaste corpus de textes, peut apporter des réponses presque identiques à celles d’un être humain. Mais cette forme d’intelligence a peu à voir avec l’« intelligence » telle que nous l’entendons communément. Lors d’un test, la nouvelle star de l’IA a par exemple jugé que 60 kilogrammes de fer étaient plus lourds que 60 kilogrammes de plumes. « L’intelligence artificielle est avant tout un terme à la mode », estime Thomas Rauscher. Expert en brevets auprès de l’IPI, il s’intéresse au thème de l’IA dans le cadre d’un groupe spécialement mis sur pied pour en explorer les possibilités. Selon lui, en dehors d’un certain contexte spécifique, l’IA se heurte à des difficultés. L’assistant numérique n’est pas capable de prendre de décision de manière autonome.

Derrière Chat GPT et consorts se cache l’apprentissage automatique (Machine Learning, ML), une méthode qui consiste à alimenter le programme avec un grand nombre d’informations et à l’entraîner. Cette forme d’intelligence artificielle est particulièrement douée pour traiter de gros volumes de données, ce qui la rend également intéressante pour la recherche de brevets. Aujourd’hui déjà, les bases de données publiques contiennent plus de 140 millions de brevets – et ce chiffre ne prend pas en compte les ouvrages scientifiques et techniques, encore largement plus nombreux.

Les experts en brevets de l’IPI cherchent des informations pertinentes dans ces bases de données à l’aide de divers outils, notamment dans le cadre de la recherche assistée dans la littérature brevets. Les fascicules de brevets, qui présentent une structure uniforme, comprennent notamment des données sur les inventeurs, les entreprises, la zone géographique couverte par le brevet ou encore les technologies utilisées. Thomas Rauscher déplore le fait que les informations figurant dans les brevets soient encore trop peu utilisées comme source d’inspiration, bien qu’elles puissent également documenter la manière dont les inventeurs sont parvenus à résoudre un problème technique.

Aujourd’hui déjà, les experts en brevets consultent une multitude de documents. Et cette quantité ne cesse d’augmenter d’année en année. Les tendances émergentes de certaines technologies font grimper en flèche le nombre de demandes de brevets, et donc le volume de données disponibles de sorte que les approches actuelles atteindront bientôt leurs limites. « Nous utilisons déjà des outils qui se basent sur l’apprentissage automatique et d’autres méthodes similaires. Ces outils soutiennent les chercheurs dans leur travail », ajoute l’expert en brevets.

Le défi du futur consistera à entraîner les outils afin qu’ils prennent en compte les spécificités des données de brevets. « L’assistant numérique devra comprendre le langage technique. Le principal problème réside dans le fait que la machine ne fait pas de liens : si on lui demande de trouver un document similaire à celui fourni, elle ne sait pas exactement ce qu’il faut rechercher et quels détails sont importants », explique Thomas Rauscher.

À l’avenir, le travail des chercheurs en brevets se concentrera sur de nouvelles problématiques. Si l’apprentissage automatique permet certes d’accélérer la recherche proprement dite des données de brevets, l’être humain reste indispensable pour élaborer les questions destinées à un traitement automatique et pour évaluer et interpréter les données recueillies.