Iprova propose une invention basée sur l’IA aux entreprises clientes

Aux portes de Lausanne, en Suisse, Dans une salle de réunion tapissée de dessins de brevets, Ioannis Ierides a dû relever un défi commercial classique : démontrer les avantages de son produit dans un court laps de temps d’attention de son client. Ierides est responsable du développement commercial chez Iprova, une entreprise qui vend des idées d’invention avec un élément d’intelligence artificielle (IA).

Lorsqu’Ierides obtient que quelqu’un signe, Iprova commence à envoyer à son entreprise des propositions d’inventions brevetables dans son domaine d’intérêt. Tous les brevets qui en résulteront désigneront des humains comme inventeurs, mais ces humains auront bénéficié de l’outil d’IA d’Iprova. L’objectif premier du logiciel est de parcourir la littérature aussi bien dans le domaine de l’entreprise que dans des domaines lointains, puis de suggérer de nouvelles inventions faites d’anciennes inventions auparavant déconnectées. Iprova a trouvé un créneau en suivant des secteurs en évolution rapide et en suggérant de nouvelles inventions à de grandes entreprises telles que Procter & Gamble, Deutsche Telekom et Panasonic. L’entreprise a même breveté sa propre méthode d’invention assistée par l’IA.

Dans ce cas, Ierides essayait de démontrer à moi, journaliste curieux, que les services d’Iprova peuvent accélérer la quête de nouvelles inventions des ingénieurs séculaires. « Vous voulez quelque chose qui puisse retranscrire les interviews ? Quelque chose qui puisse dire qui parle ? il a demandé. Bien que de tels outils de transcription existent déjà, il reste encore beaucoup à faire et une meilleure transcription nous semble un bon exemple pour nos besoins.

Ierides a saisi quelques termes de recherche pertinents dans le logiciel d’Iprova, qui a affiché un diagramme circulaire avec des cercles concentriques, dont chaque tranche représentait un domaine de recherche différent. “C’est l’étape de cadrage”, a-t-il déclaré. Au fur et à mesure qu’il ajoutait du texte, le cercle se divisait en tranches constituantes les plus pertinentes. Le logiciel a utilisé ses capacités de recherche sémantique pour détecter les similitudes avec son invite dans son énorme corpus de textes, qui comprenait des brevets, des articles évalués par des pairs et d’autres textes liés à la technologie provenant d’Internet. (Depuis notre réunion, Iprova a remplacé le flux de travail du diagramme circulaire par un nouveau.)

Ierides a appelé la prochaine étape « détecter et connecter ». Le logiciel présentait de courts résumés textuels du matériel qu’il jugeait pertinent, et Ierides mettait en évidence avec son curseur ceux qu’il trouvait intéressants. Puis il a cliqué sur un bouton marqué « générer une connexion » et le logiciel a affiché une proposition pour notre transcripteur automatique dans un paragraphe si sec, mais aussi si clair que même un éditeur automatique n’aurait pas changé un mot.

Le système d’Iprova m’a suggéré de combiner un nouveau type de microphone de haute qualité avec deux nouveaux logiciels capables d’identifier les locuteurs en fonction de leurs modèles de parole personnels. “Comme vous pouvez le constater, il s’agit d’une invention assez ‘évidente’, puisque nous n’avons pas utilisé l’outil au maximum de ses capacités”, a écrit Ierides dans un e-mail ultérieur. Dans le monde réel, les inventeurs d’Iprova répétaient la recherche, analysaient les brevets associés et prenaient contact avec leurs clients. Pour parvenir à une invention moins évidente que la nôtre, les inventeurs d’Iprova pourraient mettre le logiciel au défi de trouver des liens entre des domaines plus éloignés.

Essayer d’automatiser l’invention

Les inventeurs d’Iprova pourraient également, dans la tradition séculaire, regarder par la fenêtre, griffonner sur du papier avec un stylo ou construire quelque chose sans rapport avec la tâche à accomplir avant d’arriver à une nouvelle idée passionnante. Ce nouveau concept serait presque sûrement le produit d’une collision imprévue d’idées et de points de vue sans lien entre eux. Ce serait probablement un hasard.

« Si vous dites à quelqu’un que vous pouvez le faire de manière plus fiable et plus substantielle, il n’y croira pas », déclare Julian Nolan, cofondateur et PDG d’Iprova. Nolan passe beaucoup de temps à persuader les clients potentiels que le logiciel de l’entreprise offre la bonne combinaison d’analyse de la littérature sur l’IA et de connaissances humaines, ce qui aidera ces clients à inventer de nouvelles technologies plus rapidement que la concurrence. « L’invention est une activité où le gagnant remporte tout », dit-il. “Si vous êtes deuxième, vous arrivez trop tard.”

« L’invention est une activité où le gagnant remporte tout. Si vous êtes deuxième, vous arrivez trop tard. –Julien Nolan

L’entreprise trouve des idées à la pointe de l’avant-garde. Prenons par exemple la fois où Panasonic a demandé à Iprova de l’aider à trouver de nouvelles utilisations pour les véhicules autonomes. Le logiciel suggérait de donner aux voitures des tâches lorsque leurs passagers humains ne les utilisaient pas, comme la livraison de colis, ce qui en faisait essentiellement des travailleurs autonomes. Il a même suggéré que les passagers humains pourraient être disposés à emprunter la route panoramique, ou du moins les itinéraires impliquant le ramassage ou le dépôt de colis, pour bénéficier d’une réduction appropriée sur leur trajet. Panasonic a acheté cette idée et a déposé une demande de brevet en 2021.

« Ils sont au confluent de la veille concurrentielle et du droit des brevets », explique Eric Bonabeau, directeur technologique de Biomedit, à Berkeley, en Californie, qui n’a pas travaillé avec Iprova. Utiliser l’IA pour découvrir des idées brevetables n’est pas une nouveauté : cela dure depuis des années. En 2021, l’inventeur Stephen L. Thaler et l’avocat Ryan Abbott ont même amené l’office des brevets sud-africain à reconnaître le système d’IA de Thaler comme co-inventeur d’un récipient alimentaire (les bureaux des brevets d’autres pays ont rejeté ses demandes).

« La nouveauté dont nous disposons est une incroyable machine à générer », déclare Bonabeau, faisant référence aux grands modèles de langage produits par l’IA générative qui ont émergé au cours des dernières années. Ces modèles linguistiques permettent à Iprova de résumer un énorme corpus de textes de formation : bases de données de brevets et autres publications technologiques, y compris des articles évalués par des pairs, des normes techniques de l’industrie et des textes non évalués par des pairs. Les ingénieurs d’invention d’Iprova ont baptisé cette mine constamment mise à jour des idées techniques les plus récentes au monde « l’Index ». Les outils de recherche d’Iprova parcourent l’index, à la recherche des signaux de nouveauté les plus utiles, tandis que différents outils évaluent les inventions existantes dans le domaine du client. Les recherches qui révèlent de forts signaux de nouveauté mais des inventions existantes faibles révèlent des endroits où les inventeurs pourraient ajouter quelque chose à la fois nouveau et utile.

L’une de ces inventions d’Iprova chevauche deux domaines de recherche apparemment disparates : les batteries au lithium et le cryptage des messages. Ericsson, la société de téléphonie mobile basée à Stockholm, a demandé à Iprova un moyen de générer des clés de cryptage uniques connues uniquement des utilisateurs de deux appareils mobiles.

Christian Gralingen

Un cryptologue typique ne sait peut-être pas grand-chose sur la façon dont les batteries au lithium forment de minuscules projections appelées dendrites au cours de leurs cycles de charge et de décharge. Mais le logiciel d’Iprova a révélé que les dendrites de lithium représentaient un exemple de caractère aléatoire naturel, qui est à la base d’un cryptage fiable. Les batteries au lithium à l’intérieur des téléphones mobiles modernes se dégradent chacune de manière aléatoire et chaque batterie a donc sa propre signature magnétique en constante évolution. Un appareil mobile, tenu à proximité d’un autre, peut mesurer cette signature magnétique éphémère et l’utiliser pour générer une clé de cryptage que personne ne pourrait reproduire, compte tenu de la dégradation aléatoire ultérieure des batteries. L’invention a donné lieu à plusieurs brevets.

Tous les brevets ne mènent pas à une invention que quelqu’un va construire. Les entreprises s’appuient parfois sur les brevets pour protéger leur propriété intellectuelle ; l’existence de ces brevets peut dissuader les concurrents de proposer quelque chose de étroitement similaire. Dans d’autres cas, une entreprise peut revendiquer des idées qu’elle déterminera ultérieurement comme n’étant pas commercialement matures ou qui ne correspondent pas à sa mission. L’entreprise peut utiliser les idées plus tard ou les concéder sous licence à une autre entreprise. Les gens peu charitables pourraient qualifier cette pratique de « pêche à la traîne » des brevets, mais c’est probablement un résultat inévitable du système des brevets : les entreprises généreront toujours plus d’idées qu’elles ne pourront en poursuivre.

Utiliser le logiciel d’Iprova pour générer des inventions dispersées dans l’espoir de collecter des droits de licence sur les brevets ne fonctionnerait pas comme modèle commercial, déclare Harry Cronin, responsable des normes de l’entreprise. D’une part, le personnel d’Iprova n’est pas suffisamment spécialisé pour générer seul de nombreuses idées prêtes à être commercialisées : « Nous avons besoin de l’aide des clients », dit-il. Même s’ils pouvaient être des trolls de brevets alimentés par l’IA, Cronin déclare : « Personne chez Iprova ne veut faire ça. »

L’invention à l’ère de la surcharge d’informations

Aucun ingénieur, aussi instruit soit-il, ne peut être un expert dans tous les domaines potentiellement utiles. Lors d’une réunion industrielle organisée par Iprova en juin, Cronin a expliqué à quel point il devient difficile de nos jours pour les ingénieurs de suivre toutes les normes des télécommunications. Un stimulateur cardiaque pouvant se connecter à un réseau 5G doit être conforme à la fois aux normes sanitaires et aux normes télécoms. Un drone doit également répondre aux exigences de l’aviation. Alors que les tentacules sans fil d’Internet s’étendent à de plus en plus d’appareils, les ingénieurs en télécommunications ne peuvent pas suivre toutes les règles.

Iprova a trouvé le problème de la prolifération des normes de télécommunications si attrayant qu’il a construit un module pour son logiciel afin de suivre les normes dites 3GPP de l’industrie et d’aider les inventeurs à créer de nouvelles inventions compatibles 3GPP. L’outil peut franchir le « mur de jargon » des textes normatifs originaux, a déclaré Cronin, et identifier des similitudes utiles.

La société de Bonabeau, Biomedit, fait quelque chose de similaire pour inventer de nouveaux peptides en utilisant AlphaFold, l’outil d’IA générative axé sur la biologie de DeepMind. Bonabeau affirme que le composant génératif a révolutionné le flux de travail de son entreprise, permettant à Biomedit d’identifier des peptides efficaces tout en synthétisant des milliers de candidats en moins. L’IA générative est « intégrée à notre processus », dit-il.

L’approche d’Iprova diffère car elle se concentre sur les inventions physiques plutôt que biologiques. Une invention biologique est comme une hypothèse – elle nécessite un laboratoire humide et du temps pour confirmer qu’elle fonctionne – tandis qu’une invention physique s’apparente davantage à une preuve mathématique. L’inventeur, le client et, lors du test final, un examinateur de brevets, devraient tous être en mesure de voir la nouveauté et la valeur de la description textuelle.

Cette vision constitue peut-être le point faible de la machine. Nolan utilise souvent l’analogie avec la cuisine, affirmant que même si une machine peut suggérer des ingrédients qu’un cuisinier ne connaît peut-être pas, un humain peut intuitivement – ​​ou découvrir rapidement – ​​comment les combiner au mieux. Bonabeau a suggéré la même analogie après avoir examiné les études de cas d’Iprova. « L’humain est dans le circuit exactement là où je le mettrais », explique Bonabeau. “Nous savons que la machine n’est pas capable d’évaluer si quelque chose est intéressant ou non.”

D’autres sont d’accord. “L’IA ne peut vraiment pas inventer”, a déclaré Paul Sagel, chercheur de Procter & Gamble, lors d’un panel lors de la réunion de juin d’Iprova. « Il doit y avoir un élément d’assistance humaine… sinon il hallucine. »

Ou peut-être que ce sont simplement des choses que nous nous dirons à mesure que nous serons plus à l’aise avec l’idée de l’invention de l’IA. Thaler, Abbott et d’autres tentent de jeter les bases juridiques de l’octroi de brevets aux systèmes d’IA. Et nous découvrirons de quoi l’IA est capable alors que différents inventeurs l’utilisent de manières opposées. Nolan, par exemple, a expliqué aux participants à la réunion de juin le pouvoir de fournir un nombre prévisible d’inventions aux clients chaque semaine et d’exploiter le hasard. Les moments Eurêka régulièrement programmés sont utiles aux clients, a-t-il déclaré. Bonabeau, quant à lui, adhère au chaos qu’il voit dans l’invention de l’IA. « Personnellement, j’aime [generative AI] hallucinations. Pour moi, c’est l’une des grandes sources d’innovation, une sorte de voyage aux champignons. Je recherche des connexions étranges.

Une grande partie de ce que les gens appellent l’IA sont des formes avancées de reconnaissance de formes. Cela inclut la reconnaissance de modèles dans les inventions d’autres personnes. Les inventions publiques ont une empreinte créative, dit Nolan. « Si vous avez suffisamment d’exemples de peintures d’un peintre, vous pouvez alors imiter son style. Il en va peut-être de même pour les inventeurs.

Et que sont les entreprises, sinon des groupes de personnes, avec leurs propres modèles collectifs identifiables ? Une IA suffisamment intelligente, guidée par un humain intelligent, pourrait même reconnaître les modèles présents dans les dépôts de brevet d’une entreprise donnée. Associée à la bonne IA générative, cette combinaison pourrait ouvrir la porte à l’anticipation des mouvements d’un concurrent. Mais que se passe-t-il si le concurrent utilise lui-même l’IA pour générer des inventions ? Alors, peut-être qu’une IA productrice d’inventions prédira la prochaine invention d’une autre IA productrice d’inventions.