24 octobre 2023
Pour célébrer le Mois de la petite entreprise, Vector, en collaboration avec Smart & Biggar LLP, a développé une série explorant la relation dynamique entre l'IA et la propriété intellectuelle. Dans cette série, conçue pour aider à soutenir les startups canadiennes et les professionnels de la recherche, Vector se penche sur la façon dont l'innovation en matière d'IA croise la propriété intellectuelle, en discutant des tendances, des défis et des stratégies qui façonnent ce paysage en constante évolution.
L'intelligence artificielle est un nouveau domaine qui se prête au brevetage de nombreuses formes d'inventions, y compris des améliorations mineures apportées à des méthodes existantes. Il est important de garder à l'esprit qu'une idée ne doit pas nécessairement être révolutionnaire pour être protégée par un brevet et commercialisée - les améliorations progressives ont également de la valeur et peuvent être protégées. Bon nombre de ces améliorations progressives peuvent concerner de nouveaux intrants et extrants ou des améliorations de l'obtention, du formatage ou de l'étiquetage des données.
Si l'on considère les aspects brevetables des techniques d'apprentissage automatique, les techniques de formation peuvent être une source d'innovation. Vous pouvez proposer des méthodes qui améliorent la vitesse de l'apprentissage, permettant aux valeurs des paramètres d'apprentissage de converger plus rapidement. Cela pourrait impliquer le développement d'algorithmes de formation entièrement nouveaux, conduisant à une utilisation plus efficace des ressources informatiques et à un traitement plus rapide.
En outre, un inventeur pourrait concevoir des solutions pour résoudre des problèmes courants dans les techniques d'apprentissage existantes, tels que l'ajustement excessif ou la charge de ressources qui découle de l'augmentation de la dimensionnalité. Ces améliorations pourraient être obtenues en introduisant de nouvelles fonctions objectives ou fonctions de perte et en explorant d'autres approches de mise à jour des paramètres que la descente de gradient conventionnelle.
En outre, l'innovation peut résider dans la manière dont les éléments du modèle existant sont structurés pour améliorer les résultats de la formation, soit en accélérant le processus, soit en augmentant la précision. Par exemple, un inventeur pourrait réorganiser les filtres ou les couches de son modèle, en créant éventuellement des arrangements distincts à des fins de formation et d'inférence.
Votre invention pourrait également consister à améliorer les données de formation elles-mêmes. Voici quelques exemples :
Les techniques de formation offrent un large éventail de possibilités d'innovation dans le domaine de l'apprentissage automatique, ce qui permet aux inventeurs d'obtenir une protection par brevet pour leurs avancées dans ce domaine en évolution rapide.
Dans le monde de l'IA et de l'apprentissage automatique, la propriété intellectuelle est un atout essentiel. Gardez une longueur d'avance sur la concurrence en faisant de la PI une partie intégrante de votre stratégie commerciale.
Même dans les cas où la majeure partie du processus d'apprentissage automatique utilise des composants prêts à l'emploi, il est possible de trouver des aspects nouveaux et brevetables dans la manière dont les données d'entrée et de sortie sont traitées.
En ce qui concerne les données d'entrée, la nouveauté peut résider dans le type de données utilisées. Il s'agit peut-être d'un nouveau flux de données que vous exploitez et auquel vous appliquez l'apprentissage automatique pour en extraire des informations précieuses. La représentation des données d'entrée peut également être innovante, en particulier si vous intégrez des sources de données ou des métadonnées supplémentaires pour informer l'apprentissage ou les prédictions du modèle. Le codage ou la compression efficace des données pour l'utilisation en réseau pourrait également être un aspect brevetable.
En ce qui concerne les résultats, bien que les prédictions puissent provenir d'un modèle standard, les étapes de post-traitement qui suivent peuvent être nouvelles et précieuses. La manière dont vous traitez et représentez les données de sortie, telles que les distributions de probabilité, les classifications ou les détections d'objets, pourrait constituer une approche unique et digne d'être brevetée. La manière dont vous communiquez ou codez ces informations de sortie pour une transmission efficace sur le réseau peut également constituer une contribution innovante.
En outre, l'aspect brevetable pourrait s'étendre aux actions entreprises sur la base des prédictions du modèle. Il se peut que votre post-traitement conduise à d'autres opérations ou actions, et la combinaison de la sortie et du traitement ultérieur pourrait être considérée comme une invention nouvelle.
L'IA étant un domaine relativement nouveau, il existe de nombreuses possibilités de s'y tailler une place. Il est probable que de nombreuses améliorations apparemment anodines puissent conduire à des percées importantes dans la technologie ; il est donc important de s'assurer que vous protégez toutes les idées que vous pouvez. Si vous n'êtes pas sûr, une brève consultation avec un professionnel des brevets pourrait vous aider à déterminer si votre idée remplit les conditions de base de la brevetabilité.
La propriété intellectuelle est un atout commercial essentiel, en particulier dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique. Pour obtenir un avantage concurrentiel, donnez la priorité à l'intégration de la PI dans vos plans d'affaires, y compris les stratégies de commercialisation et de monétisation.
