L’invention concernait un méthode et un dispositif pour fournir un modèle d'apprentissage profond personnalisé et calibré pour les utilisateurs et utilisatrices d’un véhicule autonome.
L'objet de la requête principale se distinguait de D1 en ce que l'adaptation du modèle se faisait sur un serveur centralisé, et non sur le véhicule lui-même, en ce qu'on utilisait une bibliothèque de modèles pour différents véhicules, avec une sélection basée sur un score de relation déterminé à partir des données vidéo, et en l'utilisation d'un schéma de labellisation des données.
La Chambre considère que ces différences sont des alternatives évidentes. Il en est de même pour les différences supplémentaires ajoutées dans les requêtes subsidiaires.
La Demanderesse argumentait qu'un grand nombre de modifications étaient nécessaires pour aboutir à l'invention en partant de D1, et qu'il n'y avait aucune raison pour que la personne du métier effectue toutes ces modifications.
La Chambre fait remarquer que le nombre de différences par rapport à un certain état de la technique n’est ni décisif ni un indicateur fiable de la présence d’une activité inventive.
Premièrement, le nombre de différences lui-même peut être, et souvent est, trompeur. Une modification peut impliquer ou rendre évidentes plusieurs autres différences. C'est ici le cas, car le fait d'effectuer les calculs sur un serveur ou encore l'utilisation d'une bibliothèque implique une multitude d'autres "différences" associées.
Deuxièmement, le fait que plusieurs modifications se combinent pour fournir une contribution inventive globale ne dépend pas de leur nombre. Par exemple, elles peuvent être des solutions évidentes à des “problèmes partiels” indépendants.
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