Suivant : Facteur 3 - Identifier la véritable innovation en IA
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Le présent article fait partie d’un cadre décisionnel plus large pour évaluer si la protection par brevet ou par secret commercial est appropriée pour l’innovation en IA.
Ce cadre est conçu pour aider les décideurs (innovateurs, internes, directeurs techniques, etc.) à aligner la stratégie en matière de brevets et de propriété intellectuelle sur les réalités commerciales sous-jacentes et à aller au-delà des considérations purement « juridiques ».
Dans ce contexte, cet article traite d’un deuxième facteur décisionnel : quelle est la portée réaliste du brevet pour l’innovation en IA?
Un brevet d’IA ayant une portée significative peut empêcher les concurrents de mettre en œuvre des solutions de rechange commercialement viables. Pour évaluer la portée exécutoire, il faut donc se concentrer sur certains des facteurs suivants : (a) le potentiel de blocage des concurrents; (b) la détectabilité de l’atteinte; et (c) l’atteinte divisée.
Graphique horizontal en forme de flèche représentant un spectre de décision allant d’une protection étroite (Secret de Fabrique) à une protection large (Brevet)
a. Potentiel de blocage des concurrents
Si la portée du brevet d’IA est trop limitée, les concurrents pourraient être en mesure de contourner le brevet avec peu d’efforts tout en tirant parti des idées divulguées. Cela dit, les brevets de portée limitée peuvent encore être valables lorsque l’inventeur a identifié une combinaison ou une configuration très valable et spécifique que les concurrents sont susceptibles d’adopter.
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Exemples : Potentiel de blocage des concurrents
- Brevets (blocage des concurrents importants)
Comme il a été mentionné dans le facteur précédent, les brevets qui mettent l’accent sur le résultat fonctionnel global et l’utilisation de l’IA au niveau du système ont tendance à offrir un meilleur blocage de la concurrence parce que la portée de la protection est vaste et couvre une vaste application (p. ex., l’innovation en matière d’IA dans son ensemble).
- Secrets commerciaux (faible blocage des concurrents)
Les brevets qui sont étroitement liés à des mises en œuvre d’IA technique spécifique offrent un potentiel de blocage plus faible (p. ex., l’innovation en matière d’IA à petite échelle). En effet, les concurrents peuvent éviter la contrefaçon en apportant de modestes ajustements techniques à la mise en œuvre, tout en offrant des fonctionnalités semblables. Cela dit, les brevets portant sur des mises en œuvre techniques spécifiques peuvent toujours avoir de la valeur lorsque ces mises en œuvre sont particulièrement efficaces et donc susceptibles d’être recherchées ou imitées par les concurrents.
- Approche hybride (brevets / secrets commerciaux)
Un brevet peut être utilisé pour protéger la fonction globale et l’utilisation au niveau du système. En outre, des détails techniques de mise en œuvre de l’IA (dans la mesure où ils ne sont pas requis pour les exigences de brevetabilité) peuvent être protégés par un secret d’affaires.
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b. Détectabilité de la contrefaçon
Les brevets d’IA ont une valeur exécutoire limitée s’il est impossible d’identifier ou de faire respecter une contrefaçon. Lorsque l’innovation en IA est observable ou détectable dans le produit ou le matériel publié d’un concurrent, la protection par brevet est souvent viable. Lorsque la détectabilité est faible, la protection des secrets commerciaux peut être l’option la plus efficace. L’environnement de déploiement, comme le déploiement en nuage, à l’échelle locale ou en périphérie, joue un rôle important pour déterminer la facilité avec laquelle la contrefaçon peut être détectée.
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Exemples : Détectabilité de la contrefaçon
- Brevets (haute détectabilité)
La contrefaçon est plus facilement détectable lorsque l’innovation en IA est d’un type qui, si elle était adoptée par un concurrent, serait déployée d’une manière qui permettrait d’observer ou d’évaluer son utilisation. Cela comprend les innovations qui seraient normalement mises en œuvre dans les systèmes déployés à la périphérie ou dans d’autres produits et applications destinés aux utilisateurs, et qui peuvent être évaluées au moyen d’une analyse directe des produits ou d’essais d’entrée-sortie. Dans certains cas, la nature de l’innovation est telle que l’adoption de celle-ci se refléterait également dans les communications publiques d’un concurrent, comme les documents promotionnels ou la documentation à l’intention des utilisateurs.
- Secrets commerciaux (faible détectabilité)
En revanche, la détectabilité est plus faible lorsque la fonctionnalité de l’IA est intégrée dans des systèmes opaques ou distribués. Lorsque les modèles sont déployés exclusivement dans des environnements dorsaux ou infonuagiques, lorsque les entrées et les sorties sont fortement abstraites, ou lorsque les informations publiques sont limitées ou vagues, il devient plus difficile d’évaluer le fonctionnement de l’IA. Dans ces situations, la contrefaçon peut être difficile à détecter ou à prouver, même lorsque des fonctionnalités similaires sont soupçonnées.
- Approche hybride (brevets / secrets commerciaux)
Dans certains cas, une innovation en IA comprend des éléments observables et non observables. Les aspects du système visibles de l’extérieur, tels que le comportement de l’utilisateur ou les résultats fonctionnels de haut niveau, peuvent être détectés s’ils sont adoptés par un concurrent et peuvent donc faire l’objet d’une protection par brevet. En même temps, les détails de la mise en œuvre interne qui fonctionnent dans des environnements dorsaux ou infonuagiques peuvent demeurer difficiles à observer et sont moins facilement détectables. Cette détection mixte appuie une approche hybride.
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c. Infraction divisée
Les systèmes d’IA sont souvent distribués entre plusieurs parties. Par exemple, une partie peut former le modèle (p. ex., un développeur), une autre peut l’héberger (p. ex., un fournisseur de services infonuagiques) et une troisième peut le déployer dans un produit ou un service (p. ex., un client). Cela crée un risque de contrefaçon divisée, où aucune partie n’effectue toutes les étapes d’une méthode brevetée, ce qui rend l’application difficile. Bien qu’il existe des solutions de rechange pour contrer les infractions divisées, elles sont complexes et incertaines. Les revendications de brevet sont donc plus efficaces lorsqu’elles sont exécutées par une seule partie, et lorsque cette partie est idéalement un concurrent plutôt qu’un client.
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Exemples : Infraction divisée
- Brevets (faible probabilité de contrefaçon fractionnée)
La portée du brevet est axée sur un seul domaine d’activité, tel que la formation de modèles ou le déploiement de modèles. En revanche, elle se concentre sur les deux, mais chacun d’eux offre une valeur innovante autonome.
- Secrets commerciaux (probabilité élevée de contrefaçon fractionnée)
La portée de l’innovation et du brevet couvre à la fois la formation et le déploiement des modèles. En pratique, ces étapes sont souvent exécutées par différentes parties, comme un fournisseur de technologie qui forme le modèle et un client qui le déploie.
- Approche hybride (brevets / secrets commerciaux)
La portée du brevet vise de multiples capacités d’IA au niveau du système qui peuvent chacune être mises en œuvre et contrôlées par une seule partie (p. ex. un fournisseur de plateforme ou un exploitant de services). Par exemple, les fonctions liées à la formation et au déploiement sont toutes deux nouvelles.
- Les interactions plus granulaires entre la formation et le déploiement, qui, dans la pratique, peuvent être réparties entre plusieurs acteurs, ne sont pas prises en compte pour l’application des brevets et sont plutôt conservées en tant que secrets commerciaux. Par exemple, des processus détaillés de mise à jour d’un modèle en fonction de la rétroaction sur le déploiement, comme la façon dont les données des utilisateurs sont sélectionnées et intégrées au recyclage. Dans certains cas, cela peut nécessiter une coordination entre un fournisseur de services et les clients et sont donc plus susceptibles d’être divisés entre plusieurs acteurs.
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Application de l’outil de décision : brevets ou secrets commerciaux
Dans les sept étapes suivantes, nous examinerons chacun des sept points de décision, en fournissant des idées et des exemples exploitables pour aider les chefs de file technologiques à faire des choix éclairés en matière de propriété intellectuelle.
Cadre décisionnel : Brevets ou secrets commerciaux
Facteur 1 : Nature de l’innovation en IA
Facteur 3 : Reproductibilité de l’innovation en IA
Facteur 4 : Modèle de prestation des services
Facteur 5 : Longévité commerciale
Facteur 6 : Positionnement défensif des concurrents
Facteur 7 : Potentiel de brevetabilité et stratégies multidimensionnelles
Si votre organisation a besoin d’aide pour évaluer quels aspects de son innovation en IA conviennent mieux à la protection par brevet qu’à la protection par secret commercial, notre équipe peut vous aider. Notre équipe peut également contribuer au dépôt de brevets et à l’élaboration d’une stratégie plus large en matière de propriété intellectuelle.
