À propos de la propriété intellectuelle Formation en propriété intellectuelle Sensibilisation à la propriété intellectuelle La propriété intellectuelle pour… Propriété intellectuelle et… Propriété intellectuelle et… Information relative aux brevets et à la technologie Information en matière de marques Information en matière de dessins et modèles industriels Information en matière d’indications géographiques Information en matière de protection des obtentions végétales (UPOV) Lois, traités et jugements dans le domaine de la propriété intellectuelle Ressources relatives à la propriété intellectuelle Rapports sur la propriété intellectuelle Protection des brevets Protection des marques Protection des dessins et modèles industriels Protection des indications géographiques Protection des obtentions végétales (UPOV) Règlement extrajudiciaire des litiges Solutions opérationnelles à l’intention des offices de propriété intellectuelle Paiement de services de propriété intellectuelle Décisions et négociations Coopération en matière de développement Appui à l’innovation Partenariats public-privé L’Organisation Travailler avec nous Responsabilité Brevets Marques Dessins et modèles industriels Indications géographiques Droit d’auteur Secrets d’affaires Académie de l’OMPI Ateliers et séminaires Journée mondiale de la propriété intellectuelle Magazine de l’OMPI Sensibilisation Études de cas et exemples de réussite Actualités dans le domaine de la propriété intellectuelle Prix de l’OMPI Entreprises Universités Peuples autochtones Instances judiciaires Ressources génétiques, savoirs traditionnels et expressions culturelles traditionnelles Économie Égalité des genres Santé mondiale Changement climatique Politique en matière de concurrence Objectifs de développement durable Application Technologies de pointe Applications mobiles Sport Tourisme PATENTSCOPE Analyse de brevets Classification internationale des brevets Programme ARDI – Recherche pour l’innovation Programme ASPI – Information spécialisée en matière de brevets Base de données mondiale sur les marques Madrid Monitor Base de données Article 6ter Express Classification de Nice Classification de Vienne Base de données mondiale sur les dessins et modèles Bulletin des dessins et modèles internationaux Base de données Hague Express Classification de Locarno Base de données Lisbon Express Base de données mondiale sur les marques relative aux indications géographiques Base de données PLUTO sur les variétés végétales Base de données GENIE Traités administrés par l’OMPI WIPO Lex – lois, traités et jugements en matière de propriété intellectuelle Normes de l’OMPI Statistiques de propriété intellectuelle WIPO Pearl (Terminologie) Publications de l’OMPI Profils nationaux Centre de connaissances de l’OMPI Série de rapports de l’OMPI consacrés aux tendances technologiques Indice mondial de l’innovation Rapport sur la propriété intellectuelle dans le monde PCT – Le système international des brevets ePCT Budapest – Le système international de dépôt des micro-organismes Madrid – Le système international des marques eMadrid Article 6ter (armoiries, drapeaux, emblèmes nationaux) La Haye – Le système international des dessins et modèles industriels eHague Lisbonne – Le système d’enregistrement international des indications géographiques eLisbon UPOV PRISMA Médiation Arbitrage Procédure d’expertise Litiges relatifs aux noms de domaine Accès centralisé aux résultats de la recherche et de l’examen (WIPO CASE) Service d’accès numérique aux documents de priorité (DAS) WIPO Pay Compte courant auprès de l’OMPI Assemblées de l’OMPI Comités permanents Calendrier des réunions Documents officiels de l’OMPI Plan d’action de l’OMPI pour le développement Assistance technique Institutions de formation en matière de propriété intellectuelle Mesures d’appui concernant la COVID-19 Stratégies nationales de propriété intellectuelle Assistance en matière d’élaboration des politiques et de formulation de la législation Pôle de coopération Centres d’appui à la technologie et à l’innovation (CATI) Transfert de technologie Programme d’aide aux inventeurs WIPO GREEN Initiative PAT-INFORMED de l’OMPI Consortium pour des livres accessibles L’OMPI pour les créateurs WIPO ALERT États membres Observateurs Directeur général Activités par unité administrative Bureaux extérieurs Avis de vacance d’emploi Achats Résultats et budget Rapports financiers Audit et supervision

Index des initiatives en matière d’intelligence artificielle menées dans les offices de propriété intellectuelle

Pays / territoire Nom de l'établissementApplication de gestionDéscription
AllemagneGerman 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.

AllemagneGerman Patent and Trade Mark Office (DPMA)Numérisation et automatisation des processus

Au DPMA, le classement de nombreuses demandes de brevet est entièrement automatique.

AllemagneGerman 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.

AustralieIP AustraliaClassification des brevets

IP Australia's Patent Auto Classification (PAC) service analyses the contents of a patent specification and predicts relevant technology groups enabling prioritisation and allocation to appropriate patent examiner sections.

The service is an internally developed machine learning-based system that performs technology sorting of patent applications using a sophisticated hierarchy classification model. The system allocates relevant International Patent Classification (IPC) marks based on the extracted abstract, descriptions and claim texts form the patent specifications. This in turn allows for the distribution of patent applications to the appropriate patent examination section for further processing, based on the top IPC mark allocated by the model.

PAC replaced the manual process previously in place that required a patent examiner to perform a technology sorting function: to read a patent specification, decide on the most appropriate IPC classification, and assign that application to the appropriate examination section for search and examination. The PAC model is retrained annually when new versions of the IPC become available.

(Updated September 2024)


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AustralieIP AustraliaGestion de l'examen en matière de brevets

IP Australia’s Family Member Analyser (FMA) tool provides patent examiners with direct links to family members and documents from their electronic dossiers (where available) during patent examination. Examiners will often consider observations made in Foreign Examination Reports (FERs) of closely related patent family members to improve examination quality and to avoid duplication of work where appropriate.

To assist with this process, FMA is used to retrieve and identify the most relevant family members suitable for examination purposes. Natural Language Processing (NLP) is used to perform a pairwise comparison between the claims of the family member and those of the queried application. A relevance score, which can be viewed by the user, is then assigned to each family member based on the comparison. FMA also facilitates a deep dive into FERs using the FER Feature Analyser (FFA) function that searches examination reports for novelty and inventive step objections and presents these specifically to examiners for their assessment. (Updated September 2024)


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AustralieIP AustraliaGestion de l'examen en matière de brevets

In Australia, the Commissioner of Patents may direct an applicant to request examination for a patent application. This process is known as a ‘direction’ and is used to manage the inventory of applications and examination requests within IP Australia.

IP Australia’s Outcome Based Directions service uses a machine learning model to identify applications that are ‘ready’ and ‘interested’ in pursuing examination, and issues directions to request examination in the order determined by the model. This system offers improved inventory management flexibility when compared to the process of the Commissioner of Patents issuing directions based entirely on chronological order.

(Updated September 2024)


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AustralieIP AustraliaGestion de l'examen en matière de brevets

IP Australia continues to investigate the use of machine learning to determine the risk and complexity level of patent applications waiting in the exam requested stockpile. AI models are used to predict the effort required to conduct a high-quality examination. This approach facilitates the allocation of appropriate resourcing for each examination task thereby improving examination efficiency. Several proof of concepts (POC) are being refined to determine the viability of such tools in providing the required information.

(Updated September 2024)


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AustralieIP AustraliaRecherche concernant les marques

TM Checker is a free AI-assisted trade mark availability check. TM Checker is aimed at educating small to medium enterprises, who otherwise do not engage with the IP system, about trade marks and help them navigate the application process quickly and easily. A user can enter a brand name or logo and TM Checker provides general observations about eligibility for a trade mark, using a tool with AI assisted algorithms to assist searches of the trade mark register. TM Checker identifies potentially similar trade marks and highlights potential distinctiveness and offensiveness issues with the user’s proposed trade mark.

TM Checker continues to implement improvements to make the engine more accurate and improve usability of the tool.

IP Australia also provides customers the Australian Trade Mark Search to search for existing trade mark phrases and images. Australian Trade Mark Search uses the commercially available Clarivate Image Recognition software for the search functionality.

(Updated September 2024)


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AustralieIP AustraliaRecherche concernant les marques

IP Australia implemented the Trade Mark Precedent Identification (TMPI) tool in November 2023. TMPI has been built to retrieve, rank, and display in order of relevance, substantially identical text trade marks from the Australian trade marks register during examination.

It uses a combination of well-defined, automated business rules and Natural Language Processing (NLP) techniques including key word extraction, segmentation, lemmatisation, spelling correction and character replacement to ensure the automated search query includes relevant variations of the trade mark being searched.

The new search function intends to improve quality and consistency, when searching for substantially identical marks and increase the decision-making capability of trade mark examiners, by providing them ready access to highly relevant information.

(Updated September 2024)


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AustralieIP AustraliaClassification des marques (produits et services)

IP Australia has implemented a Trade Mark International Classification Service (TMICS) Application Programming Interface (API) to assist users when searching the Madrid Goods and Service (MGS) database. Leveraging Natural Language Processing (NLP) models (sentence-transformers), TMICS helps finding goods and services that are semantically related to the search terms entered. This reduces the number of queries that need to be performed to identify relevant goods and services. It also improves the quality of trade mark applications when filing overseas.

Additionally, TMICS delivers business intelligence benefits to IP Australia through semantic comparison of the Australian Picklist with the MGS database to determine gaps in coverage.

(Updated September 2024)


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AustralieIP AustraliaGestion de l'examen en matière de brevets

IP Australia’s Automated Preliminary Search tool (APST) executes an automated search query at the start of the search and examination process, looking for potential prior publication by the applicants or inventors named in a patent application. The tool searches IP Australia’s non-open to public inspection (OPI) database, as well as an external OPI data sources. The default query is based on the applicant and inventor names, as well as Cooperative Patent Classification (CPC) and International Patent Classification (IPC) symbols and can be further refined by users. Natural Language Processing (NLP) is used to compare the potential citations as well as claims with the input application and provide a relevance ranking to the user.

(Updated September 2024)


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AutricheThe Austrian Patent OfficeClassification des brevets

The Austrian Patent Office (APO) is committed to the responsible and trustworthy use of AI in line with the national government's official strategic plan “Artificial Intelligence Mission Austria 2030” (https://www.ki-strategie.at/) and the European Union Artificial Intelligence Act (https://artificialintelligenceact.eu).

Since early 2018, APO has been actively evaluating the state of the art of advanced tools for intellectual property search and management. In this context, APO has conducted extensive trials of various commercial providers’ semantic and artificial intelligence enhanced search tools (IPRally, IPscreener, Predori, Intergator, Orbit Intelligence, Minesoft). The evaluated tools show promising results and interesting capabilities, the implementation within internal processes will still take some time, though.

Some notable use-cases for APO are AI-assisted patent pre-classification for internal routing of new applications, and pre-search for the preparatory stages of prior art search. APO plans further exploration of AI applications in areas such as trademark image search.(Updated November 2024)

AutricheThe Austrian Patent OfficeRecherche sur l’état de la technique concernant les brevets

The Austrian Patent Office (APO) is committed to the responsible and trustworthy use of AI in line with the national government's official strategic plan “Artificial Intelligence Mission Austria 2030” (https://www.ki-strategie.at/) and the European Union Artificial Intelligence Act (https://artificialintelligenceact.eu).

Since early 2018, APO has been actively evaluating the state of the art of advanced tools for intellectual property search and management. In this context, APO has conducted extensive trials of various commercial providers’ semantic and artificial intelligence enhanced search tools (IPRally, IPscreener, Predori, Intergator, Orbit Intelligence, Minesoft). The evaluated tools show promising results and interesting capabilities, the implementation within internal processes will still take some time, though.

Some notable use-cases for APO are AI-assisted patent pre-classification for internal routing of new applications, and pre-search for the preparatory stages of prior art search. APO plans further exploration of AI applications in areas such as trademark image search.

BrésilNational 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.

CanadaCanadian Intellectual Property Office (CIPO)Classification des marques (produits et services)

In April 2022, CIPO began issuing pre-assessment letters on all national, unexamined trademark applications that inform applicants of the results of the automated analysis of goods and services, as well as the advantage of submitting an amended application using the pre-approved list of goods or services.

The letter provides information that the application contains either:

• acceptable goods or services;

• goods or services not classed;

• an improper Nice class;

• unacceptable goods or services, including terms retired from the pre-approved list;

or a combination of the above.

CanadaCanadian 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.

CanadaCanadian Intellectual Property Office (CIPO)Services d’assistance (helpdesk)

CIPO uses a chatbot called “The ISED Business Assistant” which provides information on IP to users who visit the CIPO website. It is available 24/7. CIPO is also analysing the potential implementation of a floating chatbot on CIPO’s most visited web pages as well as a website crawling feature (when the chatbot fails to provide an answer).

CanadaCanadian 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.

CanadaCanadian 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.

ChiliNational 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.

ChineState 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.

ChineState 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.

ChineState 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.

ChineState Administration for Industry and Commerce (SAIC)Traduction automatique

At present, CNIPA has translated part of foreign patent data into Chinese by using machine translation technology, so that the examiners can search and browse foreign patent data in Chinese.

ChineState Administration for Industry and Commerce (SAIC)Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets

In 2021, CNIPA launched the new intelligent search system and the intelligent semantic search technology was applied in the system. The intelligent search function mainly provides 2 search modes. The first one is the automatic search mode. When the examiner clicks on the "Semantic Search" button,the system will push similar documents, which are sorted by similarity.

The second search mode is semantic sort to Boolean search results. The examiners could do Boolean search and get the results in the first step, and then conduct the semantic sort based on the results. This may help the examiner to view the closest documents, and improve the efficiency of finding reference documents.

ChineState Administration for Industry and Commerce (SAIC)Classification des brevets

For invention and utility model patents, CNIPA has developed IPC automatic classification system, which carries out batch pre classification for newly applied patents. The automatic classification system could give precise results in subclass level. For design patents, CNIPA has also developed LOC automatic classification system based on text information, which can give precise results in subclass level.

EspagneSpanish Patent and Trademark Office (OEPM)Numérisation et automatisation des processus

In recent years, a process of discovery, analysis and implementation of possible robotizable processes, applying RPA technology, has been carried out continuously at the OEPM. All departments of the OEPM have been involved in this process. As a result, the following three procedures have been automated by using pay-per-use technology, installed in the cloud:

- Process 1: Implementation of the process of sending the original copy to WIPO.

- Process 2: Implementation of a process of checking that filed sequence lists are in accordance with ST-26

- Process 3: Implementation of the process of sending priority documents to WIPO (work in progress).(Updated October 2024)

EspagneSpanish Patent and Trademark Office (OEPM)Recherche par image (marque, dessin ou modèle)

The OEPM is currently in a process of continuous analysis of state-of-the-art tools and services, which may be useful in different areas of the OEPM. In this context, contacts are being made with cloud service providers of recognized prestige to study the possibility of applying their capabilities, either directly or through specific training and development, to the needs of the OEPM in relation to image comparison. This functionality would be of direct application in the field of Detection of Priorities of Distinctive Signs.

États-Unis d'AmériqueUnited 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.


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États-Unis d'AmériqueUnited 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).


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États-Unis d'AmériqueUnited 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.


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États-Unis d'AmériqueUnited States Patent and Trademark Office (USPTO)Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets

United States Patent and Trademark Office (USPTO) recently added the new artificial intelligence (AI)-based “Similarity Search” feature to examiners’ Patents End-to-End (PE2E) search suite. This new tool will support the USPTO’s goal to grant more robust and reliable patents by further assisting patent examiners as they search for prior art during the examination process.

EuropeEuropean 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.


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EuropeEuropean 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.


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EuropeEuropean 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.


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EuropeEuropean 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.


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EuropeEuropean 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.


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EuropeEuropean 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.


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Fédération de RussieFederal 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.


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Fédération de RussieService 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.


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Fédération de RussieFederal 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.


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FinlandeFinnish Patent and Registration Office (PRH)Classification des brevets

A patent search system by Finnish startup IPRally Technologies Ltd. was deployed for all patent examiners at the Finnish Patent and Registration Office in March 2020. We chose the system after comparing it to other AI based patent search systems that could be installed on our own servers, such as IPScreener and Teqmine. The search system by Teqmine Analytics Ltd. was installed on our servers previously (from late 2017 until early 2020), but it was never deployed for all examiners. In addition, we have previously tested other systems, such as InnovationQ Plus.

IPRally's system builds a graph from an input text that typically includes the claims and description of a patent application, where the dependencies between concepts are modeled by the structure of the graph. This graph is input into a Graph Neural Network (GNN), which produces a high-dimensional vector that can be compared to vectors produced from prior art patent documents. The system is trained using a large amount of search report data for patent publications. The output format from the system was customized so that it can be easily transferred into our existing search tools. An examiner can thus analyze whether the prior art publications represented by the closest vectors, i.e. top ranked documents, are actually relevant prior art.

The system performs better than the systems we have previously tested. In real world testing, a prior art document that was eventually used by an examiner to deny novelty or inventive step in the first office action was found among the top 20 ranked documents in more than 40 per cent of the cases. At least in some cases, using the system may thus allow for a faster search or for a better quality search.

The system can also be used to find possible classifications for a patent application by determining the most common classification symbols for the top ranked documents.

FinlandeFinnish Patent and Registration Office (PRH)Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets

A patent search system by Finnish startup IPRally Technologies Ltd. was deployed for all patent examiners at the Finnish Patent and Registration Office in March 2020. We chose the system after comparing it to other AI based patent search systems that could be installed on our own servers, such as IPScreener and Teqmine. The search system by Teqmine Analytics Ltd. was installed on our servers previously (from late 2017 until early 2020), but it was never deployed for all examiners. In addition, we have previously tested other systems, such as InnovationQ Plus.

IPRally's system builds a graph from an input text that typically includes the claims and description of a patent application, where the dependencies between concepts are modeled by the structure of the graph. This graph is input into a Graph Neural Network (GNN), which produces a high-dimensional vector that can be compared to vectors produced from prior art patent documents. The system is trained using a large amount of search report data for patent publications. The output format from the system was customized so that it can be easily transferred into our existing search tools. An examiner can thus analyze whether the prior art publications represented by the closest vectors, i.e. top ranked documents, are actually relevant prior art.

The system performs better than the systems we have previously tested. In real world testing, a prior art document that was eventually used by an examiner to deny novelty or inventive step in the first office action was found among the top 20 ranked documents in more than 40 per cent of the cases. At least in some cases, using the system may thus allow for a faster search or for a better quality search.

The system can also be used to find possible classifications for a patent application by determining the most common classification symbols for the top ranked documents.

JaponJapan Patent OfficeGestion de l'examen en matière de brevets

The JPO is considering possible uses for AI to implement examination management tasks such as appropriate distribution of applications effectively and efficiently.

(Updated October 2024)


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JaponJapan Patent OfficeClassification des brevets

The JPO is validating its systems to verify possible uses for AI to assign patent classifications. Using text data of already filed documents to which patent classifications were assigned, the JPO is verifying a function to assign patent classifications (FI/F-terms) to foreign patent document.

(Updated October 2024)


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JaponJapan Patent OfficeRecherche sur l’état de la technique concernant les brevets

The JPO is validating its systems to verify possible uses for AI to support conducting prior art searches. (1) Using text data of examined patent documents and the retrieval history of search queries used in the examinations, the JPO is validating a function to suggest keywords and patent classifications that should be included in search queries. (2) Using image data of already filed documents, the JPO is validating functions to retrieve (i) images similar to designated patent image and (ii) images which are of specific types (like flowchart or circuit diagram). (3) Using past results in prior searches of patent, the JPO is validating a function to sort retrieved documents so that examiners can check the most related document first.

(Updated October 2024)


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JaponJapan Patent OfficeRecherche par image (marque, dessin ou modèle)

The JPO is validating its systems to verify possible uses for AI to conduct prior searches of figurative trademarks. Using past results in prior searches of figurative trademarks, the JPO is validating functions to retrieve prior figurative trademarks by inputting image data of claimed figurative trademarks, which might be identical with, or similar to, the claimed trademarks.

The JPO is also validating its systems to verify possible uses for AI to conduct prior design searches.

(Updated October 2024)


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JaponJapan Patent OfficeClassification des marques (produits et services)

The JPO is validating its systems to verify possible uses for AI to assign trademark classifications of designated goods and services. Using reference materials, such as the Examination Guidelines for Similar Goods and Services (which include many examples of specific goods and/or services and their appropriate similar-group codes), the JPO is testing functions to assign tentative similar-group codes to unclear designated goods and services in trademark applications.

(Updated October 2024)


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MarocMoroccan 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.

MarocMoroccan 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.

MarocMoroccan 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.

Monde entièreWorld 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).


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Monde entièreWorld 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.


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Monde entièreWorld 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.


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NorvègeNorwegian Industrial Property Office (NIPO)Generative AI initiatives

NIPO uses a commercially available tool: Acsepto for trademark, by Coexya SA, Paris, for trademark image search. The search results (hit list) are prioritized based on AI-assisted search on image property coding. It is trained on images/logos, coding and previous selection by examiners from a number of IP offices.(Updated October 2024)

NorvègeNorwegian Industrial Property Office (NIPO)Recherche par image (marque, dessin ou modèle)

In 2024 NIPO initiated a project to explore value in use of Generative AI where own data is utilized in a RAG solution. The project aim to provide capacity and competence, an infrastructure and capacity for safe exploration of cases, and hence a playground/sandbox for future projects. In end of 2024 we have a chatbot on subset of register (DS, PT, TM), all regulations, rules, routines, leading documents and trademark decisions. The solution is also tested on trademark list of goods and service comparisons. (Updated October 2024)

PhilippinesIntellectual 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.

PhilippinesIntellectual 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.

République de CoréeKorean 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.


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République de CoréeKorean 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.


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République de CoréeKorean 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.


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République tchèqueIndustrial Property Office of the Czech Republic (IPO CZ)Services d’assistance (helpdesk)

The Industrial Property Office of the Czech Republic is currently working on creation of automated IP helpdesk which will be nonstop available to the users. The idea is to start with the provision of IP related advice in general. Later the Office wishes to enlarge this service and provide also the information dedicated to procedures of different IP applications. In this context, the Office would like to take advantage of the cooperation with Czech universities and introduce a chatbot to improve the helpdesk service. For enhancing this service, the Office will also analyze the use of voice recognition.

République tchèqueIndustrial Property Office of the Czech Republic (IPO CZ)Gestion de l'examen en matière de brevets

Starting from 2024, the Industrial Property Office of the Czech Republic plans to launch internal AI examination support tool in pilot phase, which will help patent examiners with the pre-classification of patent applications.

République tchèqueIndustrial Property Office of the Czech Republic (IPO CZ)Classification des brevets
Recherche par image (marque, dessin ou modèle)

In terms of the introduction of automated search and classification system, the Industrial Property Office of the Czech Republic has run the proof of concept. It confirmed that such a project is helpful and needed. The preparatory phase of this project has been finished and the development work will be finished by the end of 2023. The service should be ready for public use starting from 2024.

Royaume-UniIntellectual Property Office (UKIPO)Classification des brevets

The UKIPO has been developing a tool for the automatic allocation of new patent applications according to the International Patent Classification (IPC). After the exploration of different technologies, a methodology based on an ensemble of neural networks trained using the extracted textual components of the patent (claims, description and abstract) was settled on. Our solution makes use of the flexibility of neural networks by generating the probabilities of the primary mark and additional marks separately for each textual type. These are then combined to produce a top 5 ranking result.

The accuracy of the result (currently 70% for single mark allocation, and 90% for top 5) allows for the distribution of patent applications to the appropriate patent examination section for further processing, based on the top IPC mark allocated by the models. Note that the model is retrained annually when new versions of the IPC become available. (Updated November 2024)

Royaume-UniIntellectual Property Office (UKIPO)Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets

Patent summarisation

The UKIPO has been exploring the use of ML and AI in summarising patent applications. Both abstractive and extractive methods have been explored, using cutting edge Large Language Models (LLMs) and modern Natural Language Processing (NLP) techniques. Our eventual solution was an NLP based extractive method - sentences are split and scored, clustered according to their context, then ranked and the top N output as the summary (according to length)

This tool has many uses: selecting the most relevant parts of the description (based on entered criteria); generating novel text for use in model training; creating clusters of similar sentences and the automatic generation of abstracts. (Updated November 2024)

Royaume-UniIntellectual Property Office (UKIPO)Recherche sur l’état de la technique concernant les brevets

Enhancing Key word searching of Rights for the public

As part of the development of a new public facing webpage for the public to search rights, we have included the ability to perform key word searching.

This uses a hybrid search system combining BM25 search with document similarity search using sentence embeddings. Base models have been finetuned using Patent Examiner Epoquenet searches as well as searches generated using LLMs fed patent documents. Once live our service will use public searches as a feedback loop to validate and if possible train future iterations of our search model.

We are also exploring options for query term expansion where we add additional terms into the BM25 search, either by enhancing the user query or potentially expanding the documents themselves similar to methodology applied in splade v2.

Currently this covers patents, but future phases of development will include search enhancements for trademarks and designs.

(Updated November 2024)

Royaume-UniIntellectual Property Office (UKIPO)Recherche concernant les marques

Trademark Application Checker "Check if you could register your trademark" is a free AI-assisted trademark application acceptance checker. It is aimed at assisting and educating novice users with their application; it helps identify goods and services to protect, any aspects of a trademark that might not be appropriate (such as offensive words or protected symbols e.g. a crown or crest), and if there are any similar trademarks that could cause conflict. It does not provide legal advice, and does not prevent a user submitting an application, as a trademark examiner always examines the submitted trademark. (Updated November 2024)

SerbieIntellectual Property Office of the Republic of SerbiaNumérisation 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.

SerbieIntellectual Property Office of the Republic of SerbiaTraduction 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.

SingapourIntellectual Property Office of Singapore (IPOS)Classification des brevets

From 2019, IPOS was exploring the feasibility of implementing a patents auto classification tool that uses Natural Language Processing to understand patent documents and aid the examiners in classifying incoming patent applications.

SingapourIntellectual Property Office of Singapore (IPOS)Gestion de l'examen en matière de brevets

In early 2018 IPOS was exploring the feasibility of implementing a patents auto checker that uses Natural Language Processing (NLP) and other machine learning technologies to perform formalities check automatically.

SingapourIntellectual Property Office of Singapore (IPOS)Recherche par image (marque, dessin ou modèle)

IPOS has implemented a commercial AI-powered image-based search solution on both our e-services web portal and our mobile app (IPOS GO). The solution enables the public and examiners to efficiently search for both visually similar trademarks as well as the conceptually similar trademarks.

SuèdeSwedish 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.

SuisseSwiss 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.


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Union européenneEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Traduction automatique

EUIPO is making use of machine translation for Case Law documents through eSearch Case Law. The Office provides automatic translations in the website for EUIPO decisions. This allows the user to grasp the main idea of the content of the decision.


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Union européenneEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Recherche par image (marque, dessin ou modèle)

The EUIPO has developed an in-house image search system that is integrated in eSearch plus to search Trademarks and designs using images.


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Union européenneEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Classification des marques (produits et services)

EUIPO has developed AI based tools to extract relevant information from letters and make decisions based on this information. EUIPO has applied this technique to analyse Classification, formalities and AG deficiencies in trademark applications and to analyse the deficiency rate and grounds in Design applications.

Union européenneEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Classification des marques (produits et services)

EUIPO is making use of AI based semantic search for Goods and Services in Easy Filing helping users to find the right protection for their trade marks.


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Union européenneEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Services d’assistance (helpdesk)

EUIPO has its first Chatbot included in Easy Filing helping users to ask trademark related questions using standard responses with a possibility to go back to an Human agent.


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Union européenneEuropean Union Intellectual Property Office (EUIPO)Gestion de l'examen en matière de brevets

EUIPO has created an algorithm assess a given pair of goods and/or services and provide a prediction as to the outcome of the comparison based on the historical data together with finding the closest semantically relevant matches. The tool is only available for examiners at the moment

UruguayNational Directorate of Industrial PropertyServices 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.