Comme de nombreuses organisations axées sur les connaissances, l’Office des brevets et des marques des États-Unis (USPTO) exploite l’analyse de données et des technologies telles que l’IA et l’apprentissage automatique (ML) pour accroître l’efficacité et les performances de ses opérations et améliorer la qualité des systèmes et des processus.
Alors que les algorithmes d’IA et de ML sont essentiels aux efforts de l’agence, le principe directeur de l’agence gouvernementale est d’adopter une approche humaine dans le développement et l’utilisation de ces technologies pour affiner et faire évoluer ses initiatives. Les outils d’IA et de ML aident à renforcer le travail des experts humains et à augmenter leur ingéniosité dans le travail qu’ils font, mais à ce stade, ils ne peuvent pas correspondre aux nuances subtiles ou aux capacités de raisonnement de l’esprit humain, note le CIO de l’USPTO Jamie Holcombe.
Pour compléter la technologie, l’agence s’appuie sur la contribution de milliers de travailleurs expérimentés, capturés passivement et activement, pour former et affiner les modèles basés sur l’IA afin de s’assurer que la technologie produit les résultats attendus. L’agence a délivré plus de 11 millions de brevets depuis sa création et emploie plus de 12 000 personnes, dont des ingénieurs, des avocats, des analystes et des informaticiens. Un flux continu de commentaires de ses examinateurs de brevets en première ligne est également utilisé pour améliorer les modèles d’IA/ML afin d’alimenter le développement de nouveaux produits et de soutenir les activités dans deux domaines clés : la recherche de brevets et la classification.
Faire une recherche complète sur les brevets peut s’avérer difficile compte tenu de l’explosion du volume de données et des sources possibles d ‘«état de la technique», note Holcombe. Pour relever le défi, les équipes technologiques déploient un composant d’IA dans un nouvel outil de recherche de brevets pour aider les examinateurs à trouver les sources les plus pertinentes dont ils ont besoin lors de l’examen des demandes. Ceci est important car chacune des plus de 600 000 demandes reçues chaque année par l’USPTO contient en moyenne environ 20 pages de texte et de chiffres, soit environ 10 000 mots décrivant les innovations revendiquées. L’organisation informatique de l’agence a également développé et déployé un outil de classification qui identifie et fait correspondre les symboles de classification associés à une invention parmi plus de 250 000 catégories possibles.
Dans les deux cas, les modèles ont été développés et sont continuellement améliorés par la contribution d’experts humains qui apportent une touche humaine pour déterminer si quelque chose est vraiment nouveau ou nouveau, puis appliquent la loi, les faits et l’expertise pour prendre une décision.
Explorer les canaux humains dans le flux d’informations
Avoir un flux constant de commentaires d’experts examinateurs et d’autres peut être un atout, mais ce n’est pas la seule voie empruntée par l’USPTO pour identifier de nouveaux canaux d’innovation et d’expertise mondiale pour aider à résoudre des défis importants et à faire évoluer l’IA. Plus tôt cette année, l’agence s’est tournée vers la communauté de recherche en IA et Google Kagglé, une plate-forme technique et sociale prééminente utilisée par les scientifiques des données et d’autres pour échanger des pensées et des idées. Il a lancé un mondial concours mondial de codage en mars, offrant 25 000 $ en prix et faisant appel à des chercheurs en intelligence artificielle et à des scientifiques des données pour écrire du code permettant d’évaluer la similarité sémantique des phrases.
Le concours a attiré plus de 42 900 candidatures avant de se clôturer le 30 juin et a impliqué plus de 1 800 équipes mondiales travaillant ensemble et tirant parti des sources de données sur les brevets. L’objectif du concours était de faire progresser la compréhension du langage des brevets avec l’IA pour l’agence et pour la communauté des brevets, explique Holcombe. « Le résultat sera non seulement de meilleurs algorithmes de phrases pour la recherche de brevets, mais les modèles gagnants feront partie du domaine public », dit-il.
L’USPTO a également utilisé d’autres sources d’information publiques telles que Doré, une plate-forme gratuite basée sur l’IA/ML de style wiki lancée en 2019 qui parcourt le Web pour faire correspondre des sujets avec des données pertinentes et disponibles, les rassemblant dans un flux d’informations. Un algorithme d’IA, travaillant dans les coulisses, continue d’ajouter des données connexes chaque fois qu’elles deviennent disponibles. Tout le monde peut rechercher des informations sur les entreprises, leurs brevets et leurs sources de financement telles que le capital-risque.
Les A, B, C d’une alliance IA/humain
Alors que des volumes sont écrits sur la convergence technologique, adopter une approche «centrée sur l’humain» pour le développement de l’IA et du ML peut être difficile compte tenu des distinctions diverses et complexes de la nature humaine. Pour maintenir les efforts sur la bonne voie, l’USPTO, sous la direction de Holcombe, a élaboré un guide pour passer des pilotes aux prototypes à la production. Les bases alphabétiques de ce guide sont les suivantes :
A est pour l’alignement : Il doit y avoir un lien fort entre l’entreprise et le personnel informatique, déclare le responsable informatique de l’USPTO. « Les meilleures équipes interfonctionnelles sont composées de personnel technique travaillant côte à côte avec des représentants commerciaux, le tout dans un environnement agile qui favorise la planification, l’exécution, la vérification et l’ajustement. » Les pratiques agiles et/ou « DevSecOps » reposent sur des mouvements rapides, la transparence et un état d’esprit produit. Pour maximiser les progrès, les dirigeants s’engagent tôt et souvent avec leurs équipes et leurs parties prenantes.
B est pour la valeur commerciale : Commencez par une analyse de rentabilisation qui a une valeur évidente pour une opération stratégique de base. Un tel cas d’utilisation devrait relever un défi où l’IA et le ML peuvent logiquement aider. « Comme un Agence 100% payante, nos équipes abordent les défis techniques dans une optique commerciale et de retour sur investissement rigoureuse », souligne Holcombe.
C est pour les clients (et les employés): Les solutions d’IA/ML sont conçues pour renforcer les examinateurs et autres experts en la matière, plutôt que pour les remplacer. Ainsi, les équipes technologiques émergentes testent et ajustent les concepts avec les clients internes avant, pendant et après tout lancement. Les examinateurs qui utilisent les produits contribuent à stimuler l’innovation en matière d’IA, certains d’entre eux « sur les détails » et travaillant côte à côte au sein du Bureau du CIO pour apporter une contribution essentielle. « Parce que nous intégrons nos clients au processus dès le début, nous obtenons des commentaires puissants qui contribuent à favoriser l’adoption », note Holcombe. « De plus, les clients nous gardent honnêtes dans le déploiement d’une IA qui rend des comptes aux experts de l’agence et au public que nous servons. »
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