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| Pays / territoire | Nom de l'établissement | Application de gestion | Déscription |
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| Allemagne | German Patent and Trade Mark Office (DPMA) | Classification des brevets | En 2011, un outil de classification internationale automatisée des brevets, intégré au système électronique de gestion des brevets et des modèles d’utilité (DPMApatente/gebrauchsmuster), a été mis en place à l’Office allemand des brevets (DPMA). Ce système de classement, qui est fondé sur des algorithmes heuristiques, classe provisoirement les demandes de brevet entrantes dans les classes de la classification internationale des brevets (CIB) et permet ainsi de les diriger vers les examinateurs de brevets appropriés. Les principaux inconvénients de cette boîte noire sont son absence de souplesse, l’impossibilité de la paramétrer et son inadaptation à différents cas d’utilisation rencontrés au DPMA. Partant, un nouvel outil de classement automatisé des brevets a été mis au point et intégré au nouveau système de recherche des brevets. Après examen de différentes technologies, c’est une méthodologie basée sur les réseaux neuronaux avec des “représentations distribuées de mots” qui a été choisie. En premier lieu, on a procédé à une analyse du classement automatique au niveau des sous-classes de la CIB en se fondant sur les mesures de qualité dites de la “meilleure prédiction” et des “trois hypothèses”. Des expériences ont également été réalisées sur différents ensembles d’essais comprenant une sélection de demandes de brevet, de brevets et des modèles d’utilité délivrés entre 2010 et 2015. La mise en place d’un mécanisme de préparation des données, de formation et d’évaluation est prévue dans le cadre de la mise en œuvre du système de classement. À chaque étape de la procédure de classement, les paramètres peuvent être configurés et des résultats partiels consultés, améliorant ainsi sa souplesse et garantissant sa transparence. L’outil peut déterminer automatiquement l’endroit approprié aux fins du classement dans la CIB et des performances en termes d’apprentissage sont acceptables. Il procède très rapidement au classement en ligne des textes inconnus. Parmi les applications possibles du nouveau système de classement du DPMA figurent : le classement préalable automatisé des demandes de brevet entrantes (afin d’améliorer leur répartition entre les examinateurs des demandes de brevet); le classement interactif (afin d’aider les examinateurs en formulant des propositions de classe selon le niveau de la CIB); le reclassement (pour soutenir le lancement des nouvelles versions de la CIB); et l’amélioration continue de la qualité de la classification selon la CIB des documents de brevet relevant de l’état de la technique. Un service Web, qui s’appuie sur le système de classement, fournira des prédictions de classement à la volée concernant une partie donnée d’un document de brevet, telle que l’abrégé, les demandes, ou la description. |
| Allemagne | German Patent and Trade Mark Office (DPMA) | Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets | En 2016, le DPMA a lancé un projet de mise en œuvre d’un service central de recherche sur l’état de la technique à partir de différentes sources de données (p. ex. des fichiers électroniques, des bases de données spécialisées, etc.). Ce service utilise des algorithmes pour améliorer les recherches fondées sur les similitudes textuelles. |
| Allemagne | German Patent and Trade Mark Office (DPMA) | Numérisation et automatisation des processus | Au DPMA, le classement de nombreuses demandes de brevet est entièrement automatique. |
| Autriche | The Austrian Patent Office | Classification des brevets | Début 2018, l’Office autrichien des brevets participait à des essais avec plusieurs partenaires commerciaux pour trouver des applications de l’intelligence artificielle dans la prérecherche des brevets. |
| Autriche | The Austrian Patent Office | Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets | Début 2018, l’Office autrichien des brevets participait à des essais avec plusieurs fournisseurs commerciaux pour trouver des applications de l’intelligence artificielle dans le préclassement et le classement des brevets. |
| Brésil | National Institute of Industrial Property (INPI) | Classification des brevets | Début 2018, l’INPI a lancé une initiative pour le développement d’un réseau axé sur le classement préalable automatique des demandes de brevet selon la classification internationale des brevets ou la classification coopérative des brevets, aux fins de la répartition des demandes entre les divisions techniques. L’INPI considérait Math Lab comme l’outil le plus adapté à cette initiative. |
| Canada | Canadian Intellectual Property Office (CIPO) | Services d’assistance (helpdesk) | Début 2018, l’office étudiait la possibilité d’utiliser pour ses relations avec la clientèle la suite d’outils Watson d’IBM, qui se fonde sur l’analyse et l’utilisation des médias sociaux. |
| Canada | Canadian Intellectual Property Office (CIPO) | Analyse des données | La section de la recherche économique et de l’analyse stratégique de l’Office de la propriété intellectuelle du Canada (OPIC) utilise l’intelligence artificielle pour aider son personnel à effectuer des recherches sémantiques et à recueillir, nettoyer et analyser des jeux de données volumineuses. En ce qui concerne la recherche économique en cours, l’office prévoyait, début 2018, d’étudier la possibilité de mettre en place une solution d’apprentissage automatique pour répondre aux questions relatives à la politique en matière de propriété intellectuelle et à la recherche. |
| Canada | Canadian Intellectual Property Office (CIPO) | Enregistrement du droit d’auteur | Début 2018, l’Office de la propriété intellectuelle du Canada étudiait la possibilité d’utiliser la chaîne de blocs pour simplifier le processus d’enregistrement du droit d’auteur et tenter d’encourager les titulaires de droits à partager leurs informations. |
| Canada | Canadian Intellectual Property Office (CIPO) | Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets | La Direction des brevets de l’OPIC utilise des moteurs de recherche sémantiques à intelligence artificielle disponibles dans le commerce (Questel, STN, Clarivate Analytics) pour aider son personnel à effectuer des recherches en matière d’état de la technique et de références. Ces outils s’appuient sur des algorithmes d’apprentissage automatique pour mieux déterminer les liens entre les citations, les demandes et l’état actuel de la technique. Les examinateurs de brevets utilisent également les algorithmes de Google, et particulièrement ceux de leurs outils “Translate”, “Patent” et “Scholar”, pour la traduction automatique et l’accès à des documents et à des revendications en texte intégral fournis en temps réel par des offices de brevets internationaux, à des données de mesure concernant les citations et à des publications scientifiques connexes. Pour manipuler les données, l’OPIC utilise Vantage Point, un outil d’extraction de texte pour acquérir des connaissances à partir des résultats des recherches effectuées dans des bases de données sur les brevets et la littérature, offrant des fonctions permettant d’affiner les recheches, d’automatiser les recherches ou encore d’importer les données brutes produites. |
| Chili | National Institute of Industrial Property (INAPI) | Recherche par image (marque, dessin ou modèle) | Début 2018, l’Institut national de la propriété intellectuelle (INAPI) du Chili et l’École d’ingénieurs de l’Université du Chili mettaient au point un système de recherches d’images fondé sur un algorithme élaboré par l’école d’ingénieurs. Le système a été testé en se fondant sur la base de données d’images de l’INAPI et était en cours d’évaluation par les examinateurs de demandes d’enregistrement de marques. |
| Chine | State Administration for Industry and Commerce (SAIC) | Recherche par image (marque, dessin ou modèle) | Début 2018, la SAIC mettait au point un système de recherche d’image qui donnait des résultats assez justes et fiables. Ce système peut effectuer des recherches à partir d’une image pour faire ressortir des éléments figuratifs, et les résultats sont incorporés dans le système après validation par les examinateurs. De cette manière, le système peut évoluer par lui-même et l’efficacité des recherches peut être renforcée. |
| Chine | State Administration for Industry and Commerce (SAIC) | Classification des marques (produits et services) | Le Système normalisé des produits de l’Administration d’État pour l’industrie et le commerce (SAIC) classe tous les produits similaires par groupes afin d’établir un dictionnaire analogique des brevets. Avec ce dictionnaire, le système classe automatiquement les nouveaux produits dans leurs groupes respectifs. Les produits entièrement nouveaux sont classés en tête d’un nouveau groupe. |
| Chine | State Administration for Industry and Commerce (SAIC) | Analyse des données | La SAIC utilise un outil dénommé “Automatic Administrative Region Matching System” qui permet de choisir des régions administratives qui pourront fournir un appui en matière de données dans le cadre de futures analyses statistiques régionales. |
| États-Unis d'Amérique | United States Patent and Trademark Office (USPTO) | Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets | Début 2018, l’USPTO procédait à une démonstration de faisabilité pour une solution dénommée Sigma, fondée sur des algorithmes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, qui permet d’effectuer des recherches sur l’ensemble des documents, sur la base d’un corpus de documents. Pour cette version de Sigma, des recherches ont été effectuées pour des demandes de brevet à partir des brevets délivrés et des demandes publiées avant la délivrance (aux États-Unis d’Amérique). Liens |
| États-Unis d'Amérique | United States Patent and Trademark Office (USPTO) | Gestion de l'examen en matière de brevets | L’USPTO dispose d’un programme combinant l’intelligence artificielle, les mégadonnées et l’apprentissage automatique, qu’il utilise dans plusieurs domaines, notamment pour fournir des informations utiles et pertinentes aux examinateurs aux fins de la détermination de la brevetabilité et pour procéder à une analyse textuelle des demandes de brevet et des actions ultérieures de l’office, afin d’analyser l’ensemble de l’historique de l’instruction de la demande de brevet et d’améliorer les interfaces de programmation d’applications pour faciliter l’accès du public aux données de l’office. Ce programme est mis au point en interne à l’aide de technologies en libre accès (Java et Python) et adapté en fonction des applications et des systèmes. Le programme d’intelligence artificielle de l’USPTO prévoit d’apporter les améliorations suivantes aux opérations relatives aux marques : 1) développement d’un formulaire “intelligent” de contrôle qualité accompagné de données d’analyse; 2) intégration des actions de l’office au réservoir de mégadonnées et opérations avancées d’analyse incluant la compilation de statistiques d’utilisation et descriptives; 3) évaluation de l’efficacité l’apprentissage automatique profond pour la recherche d’images dans le domaine des marques. Liens |
| États-Unis d'Amérique | United States Patent and Trademark Office (USPTO) | Classification des brevets | Début 2018, l’USPTO étudiait l’apprentissage automatique des robots conversationnels pour faciliter l’accès au Manuel relatif à la procédure d’examen des demandes de brevet (MPEP) par concept (plutôt que par mots-clés) ainsi que l’analyse des revendications et du classement à l’aide d’algorithmes et de la terminologie des revendications afin de mieux appréhender les tendances dans ce domaine. Liens |
| Fédération de Russie | Service fédéral pour la propriété intellectuelle (Rospatent) / Federal Institute of Industrial Property (FIPS) | Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets | Des initiatives dans le domaine de l’intelligence artificielle au service de la recherche ont été lancées en 2017. En 2018, on a commencé à utiliser l’intelligence artificielle pour examiner les demandes de brevets d’invention et de modèles d’utilité. La fonction de recherche de similarités entre les documents de brevet du système PatSearch fait appel à un ensemble de méthodes et de techniques d’intelligence artificielle ainsi qu’aux meilleures pratiques de recherche documentaire. Actuellement, ladite fonction de recherche de similarités est utilisée dans la base de données des documents de brevet russes. Un réseau neuronal est entraîné à partir de documents de brevet russes, selon des critères qui tiennent compte de la complexité de la procédure d’examen et de l’expérience des experts, afin de créer un thésaurus distributionnel russe. Liens |
| Fédération de Russie | Federal Service for Intellectual Property (Rospatent) / Federal Institute of Industrial Property (FIPS) | Classification des marques (produits et services) | 2) Un nouveau moteur de recherche pour les marques, les indications géographiques et les appellations d’origine est en cours de développement et sera mis en service au cours de l’été 2020. Ce nouveau système met les réseaux neuronaux au service de la recherche de similarités entre images et de la reconnaissance intelligente des mots figurant sur une marque (similarité sémantique des termes). La fonction de reconnaissance intelligente des mots figurant sur les marques est utilisée à des fins d’indexation, à savoir le classement automatique selon la classification de Vienne. Par ailleurs, on teste désormais des solutions techniques relatives à la recherche par reconnaissance d’images. Liens |
| Fédération de Russie | Federal Service for Intellectual Property (Rospatent) / Federal Institute of Industrial Property (FIPS) | Traduction automatique | 3) Des initiatives visant à utiliser la traduction automatique pour les documents de brevet ont été lancées en 2015 dans le cadre de l’élaboration du système PatSearch. La traduction est effectuée au moyen d’un système de traduction automatique hybride conçu par une entreprise russe du nom de PROMPT. Ce système repose sur des méthodes d’analyse linguistique approfondie. Le réseau neuronal a été créé grâce à des méthodes d’apprentissage automatique qui supposent l’exploitation de textes en parallèle à partir de documents de brevet en russe et en anglais. Ce système permet non seulement de traduire les documents de brevet, mais aussi de traduire la Classification coopérative des brevets en russe. Liens |
| Maroc | Moroccan Industrial and Commercial Property Office (OMPIC) | Analyse des données | L’OMPIC utilise le système Qlikview pour gérer les mégadonnées issues de ses différentes bases de données, quel que soit leur emplacement de stockage et créer une base de données statistique destinée à l’établissement de rapports et au contrôle qualité. Cette solution génère des informations à la volée, compresse les données et les stocke, garantissant ainsi leur disponibilité pour une exploration immédiate par plusieurs utilisateurs, sans qu’elle soit limitée par des chemins prédéfinis dans la hiérarchie ou des tableaux de bord préconfigurés. Cette solution répond avec satisfaction aux besoins de l’OMPIC et à ceux de ses clients. Fiable et facile d’utilisation, elle a automatisé la création de différents tableaux de bords et leur présentation sous forme de graphique et de tableau. Cet outil est utilisé pour créer un baromètre de statistiques sur la propriété industrielle destiné au grand public et accessible via le lien www.barometreompic.ma. |
| Maroc | Moroccan Industrial and Commercial Property Office (OMPIC) | Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets | Depuis 2011, l’OMPIC utilise Orbite Intelligence, un outil d’analyse des brevets fondé sur l’intelligence artificielle pour effectuer des recherches sur des brevets déposés dans le monde entier par domaine technique ou par mots-clés. L’outil d’analyse cartographique a été introduit pour le besoin du réseau de centres d’appui à la technologie et à l’innovation du Maroc pour les demandes de recherche de l’état de la technique et de l’antériorité des brevets. |
| Maroc | Moroccan Industrial and Commercial Property Office (OMPIC) | Numérisation et automatisation des processus | L’Office marocain de la propriété industrielle et commerciale (OMPIC) utilise un outil de reconnaissance optique de caractères produit par ABBYY pour convertir en fichiers de texte les images contenues dans un document. Cette technologie récupère les informations depuis des fichiers PDF et les insère dans les bases de données de l’OMPIC selon une structure bien définie (modèle). Des règles de contrôle sont ensuite appliquées pour s’assurer de l’exactitude des données extraites et les données incorrectes passent par le vidéocodage. La reconnaissance optique de caractères permet de réduire les délais de traitement relatifs à l’extraction des données gérées par l’OMPIC et de diminuer les coûts de la saisie manuelle de près d’un million de documents. Cette expérience positive est étendue au traitement des documents de brevet. |
| Monde entière | World Intellectual Property Organization (WIPO) | Recherche par image (marque, dessin ou modèle) | La recherche sur la base d’images au sein de la Base de données mondiale sur les marques permet aux propriétaires de marques de repérer les marques similaires sur le plan visuel et d’obtenir d’autres informations relatives aux marques parmi les millions d’images contenues dans la collection. Liens |
| Monde entière | World Intellectual Property Organization (WIPO) | Traduction automatique | WIPO Translate est un outil de traduction instantané de premier plan mondial, spécialement conçu pour les documents de brevet. Il est disponible dans la base de données PATENTSCOPE et peut également être intégré sur demande dans les systèmes des offices de propriété intellectuelle. Liens |
| Monde entière | World Intellectual Property Organization (WIPO) | Classification des brevets | IPCCAT aide les déposants et les examinateurs de brevets dans les offices de propriété intellectuelle à classer automatiquement les demandes de brevet dans des unités techniques selon leur classe, sous-classe ou groupe principal dans la Classification internationale des brevets (CIB). Liens |
| Norvège | Norwegian Industrial Property Office (NIPO) | Recherche par image (marque, dessin ou modèle) | L’Office de la propriété intellectuelle de la Norvège utilise un outil disponible dans le commerce (Acsepto version 10, mis au point par le Groupe Sword) pour effectuer des recherches de marques par images. Les résultats de recherche (liste de résultats) sont classés par ordre de priorité à l’aide d’un système d’intelligence artificielle qui effectue des recherches à partir des propriétés d’encodage des images. La technologie fondée sur l’intelligence artificielle utilisée est constituée d’algorithmes de codage testés et disponibles dans le commerce. |
| Philippines | Intellectual Property Office of the Philippines (IPOPHL) | Numérisation et automatisation des processus | L’IPOPHL utilise aussi COGNOS, un logiciel d’aide à la décision disponible dans le commerce, afin de faciliter le respect des obligations de l’office en matière d’établissement de rapports de gestion. Dans le cadre de ce système, l’IPOPHL met en œuvre une procédure ETL (extraction-transformation-chargement) de la base de données IPAS dans les paquets lisibles de COGNOS. |
| Philippines | Intellectual Property Office of the Philippines (IPOPHL) | Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets | L’Office de la propriété intellectuelle des Philippines (IPOPHL) utilise un moteur de recherche dénommé DTSearch dans le cadre de ses recherches en matière de brevets. Comme tous les autres moteurs de recherche, ce système est doté des fonctions d’indexation progressive, de recherche approximative, ainsi que d’autres fonctions. Bien que se situant dans le segment de bas de gamme en matière d’intelligence artificielle, il est plus puissant que les moteurs de recherche traditionnels des bases de données. |
| République de Corée | Korean Intellectual Property Office (KIPO) | Services d’assistance (helpdesk) | Début 2018, l’Office coréen de la propriété intellectuelle prévoyait de mettre au point et de perfectionner au cours des trois prochaines années un modèle pilote de système de service à la clientèle en matière de brevets utilisant l’intelligence artificielle et s’appuyant sur la reconnaissance de caractères et la reconnaissance vocale. Liens |
| République de Corée | Korean Intellectual Property Office (KIPO) | Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets | En avril 2017, l’Office coréen de la propriété intellectuelle a conclu un accord portant sur l’intelligence artificielle avec l’Institut public coréen de recherche Electric Telecommunications Research (ETRI). Ils collaborent à la constitution d’une base de connaissances sur les brevets à des fins d’apprentissage automatique et mènent des recherches portant sur l’application de leur système d’intelligence artificielle dans l’administration de la propriété intellectuelle. Un modèle pilote à même d’effectuer des recherches intelligentes sur les brevets est en cours de développement et devrait être achevé d’ici à 2019. Le passage d’un système de recherche par mots-clés à un système fondé sur la syntaxe et la sémantique permet à ce modèle pilote d’améliorer la qualité des recherches sur l’état de la technique. Liens |
| République de Corée | Korean Intellectual Property Office (KIPO) | Traduction automatique | L’Office coréen de la propriété intellectuelle prévoit de constituer une base de données à partir de données relatives à la publication de brevets portant sur la section H de la CIB à des fins d’apprentissage automatique. À terme, cette base de données recensera 100 000 entrées terminologiques relatives à des techniques brevetées et un million d’éléments issus d’analyses de la terminologie propre aux brevets et d’informations provenant de marquages. Liens |
| Royaume-Uni | Intellectual Property Office (UKIPO) | Traduction automatique | Les examinateurs des brevets de l’Office de la propriété intellectuelle du Royaume-Uni reçoivent une formation à l’utilisation de l’outil de traduction de brevets de l’Office européen des brevets et peuvent, le cas échéant, utiliser des outils de traduction automatique en libre accès. Liens |
| Royaume-Uni | Intellectual Property Office (UKIPO) | Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets | L’Office de la propriété intellectuelle du Royaume-Uni a testé Derwent Innovation, un outil de recherche sur les brevets disponible dans le commerce. Cet outil comprend une fonction de recherche sémantique/intelligente capable de traiter de grandes quantités de texte en clair (par exemple, les revendications, la description). Cet outil de recherche peut également effectuer des recherches dans la littérature non-brevet, parallèlement aux documents de brevet. Il permet en outre de définir manuellement des coefficients de pondération pour chaque terme de recherche et de classer les résultats en conséquence. Liens |
| Royaume-Uni | Intellectual Property Office (UKIPO) | Classification des brevets | Début 2018, l’Office de la propriété intellectuelle du Royaume-Uni a fait des essais à petite échelle sur des outils automatisés, à la fois pour l’attribution des demandes de brevet aux groupes chargés de l’examen par domaine de compétence et pour l’attribution des symboles de classement. Les outils existants ne sont pas parvenus à atteindre le taux de réussite de 80% obtenu dans l’attribution manuelle des demandes mais ils pourraient aider les personnes chargées de l’attribution des demandes en proposant des destinataires possibles pour les demandes et contribuer ainsi à accélérer le processus d’attribution. Liens |
| Serbie | Intellectual Property Office of the Republic of Serbia | Numérisation et automatisation des processus | L’Office de la propriété intellectuelle de Serbie utilise la plateforme de l’OMPI pour la vérification de la reconnaissance optique des caractères en matière de brevets. Cette plateforme est à même d’utiliser le système d’apprentissage automatique pour améliorer la vérification de la reconnaissance optique des caractères. Les ressources linguistiques locales intégrées dans la reconnaissance optique de caractères d’ABBYY étant limitées (dictionnaire et règles grammaticales inadaptés), les tests automatiques ajoutent tout de même un peu de valeur à la qualité de la vérification de la reconnaissance optique de caractères. D’après l’expérience de l’office, le problème majeur qui met à mal l’exactitude de la reconnaissance optique de caractères est la présence de plusieurs scripts dans un même document (cyrillique serbe, latin serbe, anglais, formules chimiques et mathématiques). Début 2018, l’office comptait tirer parti de l’apprentissage automatique au cours de la correction manuelle de la reconnaissance optique de caractères (fournie par l’OMPI) afin d’améliorer les dictionnaires et de mettre au point des règles de traitement spéciales pour les documents de brevet en serbe. |
| Serbie | Intellectual Property Office of the Republic of Serbia | Traduction automatique | Dans le cadre du projet de l’OEB relatif à la traduction automatique, l’office serbe a soumis des corpus composés de paires de fascicules de brevet en texte intégral (en serbe et en anglais) à des fins d’apprentissage dans le domaine de la traduction automatique. Début 2018, l’outil de traduction automatique pour le serbe intégré dans la base de données Espacenet n’avait pas donné de résultats satisfaisants. |
| Suède | Swedish Patent and Registration Office (PRV) | Traduction automatique | Les examinateurs de brevets de l’Office suédois des brevets et de l’enregistrement utilisent les outils de traduction automatique fournis par l’Office européen des brevets dans ses bases de données EpoQueNet et Espacenet. |
| Suisse | Swiss Federal Institute of Intellectual Property (IPI) | Numérisation et automatisation des processus | L’Institut fédéral de la propriété intellectuelle utilise une intelligence artificielle classique et fondée sur des règles (Bosch SI Visual Rules et Camunda BPM) pour automatiser ses procédures (p. ex. : demandes de décisions/décisions qui impliquent des frais ou soumises à des délais). D’après l’office, les processus automatiques fondés sur des règles sont les plus prometteurs en matière de réduction des tâches administratives répétitives. En substance, toutes les décisions déclenchées par des frais ou des délais, y compris la création de documents, peuvent être automatisées, et le système utilisé est fiable. L’office dispose d’un outil centralisé de suivi en temps réel et utilise un système dénommé Business Process Modeling Notation (BPMN) pour automatiser ses procédures. Début 2018, l’office était sur le point de mettre en place un système d’intelligence artificielle dénommé ABBYY Smart Classifier pour classer les documents. L’office teste régulièrement son système d’intelligence artificielle à apprentissage automatique à l’aide de documents classés manuellement. L’office analyse automatiquement la qualité des résultats produits par le système d’intelligence artificielle à apprentissage automatique et détermine si une confirmation manuelle est nécessaire. La confirmation manuelle sert ensuite à améliorer les ensembles d’essai soumis à l’intelligence artificielle. Début 2018, l’office était sur le point de mettre en place un système d’intelligence artificielle à apprentissage automatique de collection d’information dénommé ABBY InfoExtractor pour permettre aux entreprises d’effectuer des recherches avancées. Liens |
| Union européenne | European Patent Office (EPO) | Recherche par image (marque, dessin ou modèle) | Les solutions opérationnelles fondées sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle que l’Office européen des brevets s’est employé à élaborer dans les domaines ci-après se trouvent à différents degrés de mise en œuvre : recherche automatique de figures et d’images pour les dessins de brevets. Liens |
| Union européenne | European Patent Office (EPO) | Traduction automatique | L’OEB utilise Patent Translate dans le domaine de la traduction automatique, tout en mettant au point ses propres outils de traduction par un système d’apprentissage automatique. L’outil Patent Translate est mis à la disposition du public dans les bases de données de l’OEB et est utilisé par les examinateurs de brevets de l’Office suédois des brevets et de l’enregistrement et de l’Office de la propriété intellectuelle du Royaume-Uni qui ont été formés à cet effet. Liens |
| Union européenne | European Patent Office (EPO) | Analyse des données | Par l’intermédiaire de son équipe DataScience, l’OEB s’emploie principalement à mettre au point ses propres systèmes d’intelligence artificielle sur la base de bibliothèques logicielles en libre accès adaptées à ses besoins. L’OEB combine les compétences de son équipe DataScience avec la vision globale des opérations dont elle dispose grâce à ses examinateurs et sa collection des données, à savoir les données de recherches sauvegardées dans l’historique et dans l’état de la technique de l’OEB. L’OEB s’est employée à recenser les tendances en matière de migration ou de pénétration de certaines technologies (invention mise en œuvre par ordinateur) dans d’autres secteurs technologiques. Liens |
| Union européenne | European Patent Office (EPO) | Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets | Les solutions opérationnelles fondées sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle que l’Office européen des brevets s’est employé à élaborer dans les domaines ci-après se trouvent à différents degrés de mise en œuvre : recherche automatique de l’état de la technique en ce qui concerne les demandes de brevet reçues; et création automatique de requêtes. Il a en outre généré ses propres données et système de référence (normes de référence) afin d’évaluer l’efficacité des outils de recherche automatiques. L’office utilise également des produits existant dans le commerce en matière d’annotation automatique par l’intermédiaire de fournisseurs de logiciels dans différents projets. Liens |
| Union européenne | European Patent Office (EPO) | Classification des brevets | Les solutions opérationnelles fondées sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle que l’Office européen des brevets s’est employé à élaborer dans les domaines ci-après se trouvent à différents degrés de mise en œuvre : préclassement automatique des demandes de brevet reçues aux fins de leur attribution aux différents groupes chargés de la recherche et de l’examen; classement automatique des documents de brevet selon la classification coopérative des brevets (CPC); reclassement automatique des documents de brevet en fonction des changements apportés dans la classification coopérative des brevets. Liens |
| Union européenne | European Patent Office (EPO) | Gestion de l'examen en matière de brevets | Les solutions opérationnelles fondées sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle que l’Office européen des brevets s’est employé à élaborer dans les domaines ci-après se trouvent à différents degrés de mise en œuvre : annotation automatique de la documentation en matière de brevets, détection automatique des problèmes ou des solutions dans les documents de brevet, détection automatique des cas d’exclusion de la brevetabilité. Un modèle de document de brevet (Patent Document Model) mis en œuvre dans un environnement de gestion des connaissances et des données (Knowledge and Information Management Environment) a été élaboré par l’OEB en vue d’une gestion axée sur l’enrichissement des données de brevet et autres aux fins de l’apprentissage automatique. Liens |
| Uruguay | National Directorate of Industrial Property | Services d’assistance (helpdesk) | La Direction nationale utilise un système de notification mis au point en interne et qui est connecté au système de dépôt en ligne. Début 2018, la Direction nationale mettait au point un algorithme plus poussé qui sera en mesure de détecter lorsqu’un utilisateur donné n’utilise plus le système ou ne l’a pas utilisé depuis un certain temps. Le cas échéant, l’algorithme déclencherait des notifications supplémentaires. Afin de garantir la fréquence des échanges entre les utilisateurs et l’office, l’algorithme enverrait des courriers électroniques, des notifications test, des sondages de rétroaction et des demandes de mise à jour des données personnelles. |