La demande avait pour objet une méthode de détermination du débit cardiaque à partir de la pression artérielle au moyen d'un réseau de neurones artificiels dont les valeurs des poids sont déterminées par apprentissage.
Plus précisément, le réseau de neurones permettait de transformer la pression artérielle radiale mesurée en pression aortique équivalente, à partir de laquelle le débit cardiaque était calculé.
La Chambre note que la demande donne très peu d'informations quant aux données servant à l'apprentissage du réseau neuronal, se contentant d'indiquer que les données d'entrée doivent couvrir un large éventail de patients en termes d'âge, de sexe, d'état de santé, de constitution etc...
Faute de divulguer quelles données conviennent pour l'apprentissage du réseau, la personne du métier ne peut retravailler l'apprentissage et donc mettre en oeuvre l'invention.
La Chambre en conclut que l'invention, qui est basée sur l'apprentissage machine en particulier en relation avec un réseau neuronal artificiel, n'est pas suffisamment divulguée, car l'apprentissage du réseau neuronal artificiel selon l'invention n'est pas exécutable en raison du manque de divulgation.
La méthode ne se distinguait de celle de D1 que par l'utilisation d'un réseau de neurones.
Faute de démontrer un avantage sur toute la portée revendiquée, notamment puisque la manière dont le réseau de neurones est entraîné n'est pas spécifiée, le problème technique objectif se résume à proposer une méthode alternative.
La Chambre estime que puisque l'apprentissage n'est pas divulgué en détail, l'utilisation du réseau neuronal artificiel n'entraîne pas d'effet technique spécifique susceptible de donner lieu à une activité inventive.
L'utilisation de réseaux de neurones était non seulement bien connue en général, mais elle était également connue de D8 pour transformer la pression artérielle radiale en pression aortique. L'invention n'impliquait donc pas d'activité inventive au vu de D1 combiné avec les connaissances générales ou avec D8.
Décision T161/18 (en langue allemande)
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6 comments:
L'intelligence artificielle (IA), n'est quant au fond rien d'autre que ce qui s'appelait dans le temps réseau neuronal. L'étiquette a changé, mais pas le contenu. Dans un réseau neuronal, il y a deux paramètres importants: les données d'apprentissage et l'algorithme de corrélation.
Sans ces deux éléments pas de description permettant à l'homme du métier de mettre en œuvre l’invention revendiquée. Dans le cas présent, au moins un algorithme de corrélation était connu.
Sans les données d'apprentissage, pas moyen de reproduire l'invention.
La décision est intéressante dans la mesure où la CR a en outre décidé de l’activité inventive. Normalement si la description est insuffisante, pas besoin de se préoccuper d’activité inventive. Si elle l’a fait, c’est probablement pour insister sur l’importance de la divulgation des données d’apprentissage.
L’IA est certainement utile quand il s’agit de traiter des masses de données importantes. Les capacités de calcul sont suffisantes à l’heure actuelle, ce qui n’était pas le cas par le passé. Pour cette raison, cette technique déjà ancienne n’a pas connu un développement important.
Les données d’apprentissage sont un élément important et il y a fort à parier que celles-ci ne seront pas souvent divulguées.
Effectivement décision très interessante et je suis curieux de voir l'évolution de la jurisprudence en la matière, surtout que la divulgation dans une demande de brevet des données d'apprentissage du réseau neuronal n'est pas forcément aisée lorsque la base de ces données représentent plusieurs gigaoctets !
Un réseau de neurone (RN) est plutôt une des techniques de mise en œuvre de l’IA, la plus répandue.
Même si les données d’entraînement sont indispensables pour entraîner le RN, je pense qu’il est possible d’obtenir un brevet même sans la divulgation des données d’entrainement à partir du moment où l’on explique clairement comment ces données sont mises en entrée du RN et utilisées. Pour remplir la condition de suffisance de description, il faut surtout expliquer à l’homme du métier comment s’y prendre pour obtenir le RN entrainé, exploitable à l’étape d’inférence. A la lecture rapide de la demande, cela manque effectivement de précision. Rien d’étonnant donc. Je n’ai pas l’impression que le défaut de mise à disposition des données soit à l’origine de l’objection d’insuffisance de description. Une invention brevetable pourrait être envisagée avec des jeux de données d’entrainement comportant les mêmes caractéristiques mais de source différente.
Cependant, la tentation est grande pour un demandeur d’essayer d’obtenir un brevet en se contentant de mentionner l’application d’une technique d’IA pour résoudre un problème. La nouveauté peut être acquise. Toutefois, la résolution d’un problème par la simple mention d’une technique d’IA n’est pas suffisante. Les examinateurs identifieront des problèmes d’activité inventive et ici d’insuffisance de description.
Bonjour
je suis tout à fait Martin sur cette analyse.
il semble que la décision de l'Office soit tout à fait logique à l'étude (rapide) du dossier : certes le Réseau de neurones était décrit, mais d'une façon très générale, et nullement les caractéristiques permettant sa combinaison / interaction avec les autres caractéristiques des revendications : quelle structuration de données en entrée ? quelle sortie ? quelle fonction de coût ?, etc. rien de cela n'étant décrit, l'objection d'insuffisance de description était assez prévisible en Europe.
Mais il ne faudrait pas que cette jurisprudence laisse croire que l'utilisation de réseaux de neurones pour résoudre un problème technique ne soit pas brevetable : il existe au contraire de très beaux brevets délivrés en Europe, sur ces dernières années !
Ce n'est que si l'on partage le point de vue de Techrights, autre blog bien connu pour son hostilité viscérale contre tout brevet mettant en œuvre du software que l'on peut affirmer que des inventions basées sur des réseaux de neurones ne sont pas brevetables.
La décision Vicom bien connue, T 208/84, peut être considérée comme une sorte de réseau neuronal ou d'IA. En faisant passer de manière répétitive un kernel particulier sur une image permettait d'en augmenter le contraste. Parfaitement brevetable!
Les conditions requises pour la suffisance de description sont cependant telles qu'il y a fort à parier qu'il n'y aura pas autant de demandes de brevets dans ce domaine que certains l'espèrent.
Je pense au contraire que l'on continuera à observer une augmentation des demandes de brevet dans l'IA, car au-delà du phénomène médiatique et marketing il y a véritablement progrès technique, mais pas d'augmentation du taux de délivrance.
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