Cette machine à inventer alimentée par l'IA automatise les trouvailles entre les inventions.
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Tout près de Lausanne, en Suisse, dans une salle de réunion tapissée de dessins de brevets, Ioannis Ierides est confronté à un défi commercial classique : démontrer les avantages de son produit dans le court délai d'attention de son client. Ierides est responsable du développement commercial chez Iprova, une société qui vend des idées d'invention comportant un élément d'intelligence artificielle (IA).
Lorsque Ierides obtient la signature d'un client, Iprova commence à lui envoyer des propositions d'inventions brevetables dans son domaine d'intérêt. Les brevets qui en résulteront désigneront des humains comme inventeurs, mais ces humains auront bénéficié de l'outil d'IA d'Iprova. L'objectif principal du logiciel est d'analyser la littérature dans le domaine de l'entreprise et dans des domaines plus éloignés, puis de suggérer de nouvelles inventions à partir d'anciennes inventions qui n'avaient pas de lien entre elles. Iprova a trouvé un créneau pour suivre les industries en évolution rapide et suggérer 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.
En l'occurrence, Ionnis Ierides essayait de démontrer au journaliste curieux que les services d'Iprova pouvaient accélérer la quête séculaire des ingénieurs pour de nouvelles inventions. « Vous voulez quelque chose qui puisse transcrire des interviews ? Quelque chose qui puisse dire qui parle ? » a-t-il demandé. Bien que de tels outils de transcription existent déjà, il y a beaucoup de place pour l'amélioration, et une meilleure transcription semblait être un bon exemple pour nos besoins.
Ierides a tapé 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 délimitation du champ d'application », a-t-il déclaré. Au fur et à mesure qu'il ajoutait du texte, le cercle se décomposait en tranches plus pertinentes. Le logiciel a utilisé ses capacités de recherche sémantique pour détecter les similitudes avec son message 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 de l'internet. (Depuis notre réunion, Iprova a remplacé le diagramme circulaire par un nouveau flux de travail).
Ierides a qualifié l'étape suivante de « détection et connexion ». Le logiciel a présenté de courts résumés textuels des documents qu'il jugeait pertinents, et Ierides a surligné avec son curseur ceux qu'il trouvait intéressants. Il a ensuite cliqué sur le bouton « 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 a suggéré de combiner un nouveau type de microphone de haute qualité avec deux nouveaux logiciels capables d'identifier les orateurs en fonction de leur mode d'élocution personnel. 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 Ionnis Ierides. Dans le monde réel, les inventeurs d'Iprova répéteraient la recherche, examineraient les brevets connexes et prendraient contact avec leurs clients. Pour parvenir à une invention moins évidente que la nôtre, les inventeurs d'Iprova pourraient demander au logiciel de trouver des liens entre des domaines plus éloignés.
Essayer d'automatiser l'invention
Les inventeurs d'Iprova peuvent aussi, selon la tradition, regarder par la fenêtre, griffonner sur du papier avec un stylo ou construire quelque chose qui n'a rien à voir avec la tâche à accomplir avant d'arriver à une nouvelle idée passionnante. Ce nouveau concept sera presque certainement le produit d'une collision imprévue d'idées et de points de vue sans lien entre eux. Il s'agirait probablement d'un heureux hasard.
« Si vous dites à quelqu'un que vous pouvez le faire d'une manière plus fiable et plus substantielle, il ne vous croira pas », déclare Julian Nolan, cofondateur et PDG d'Iprova. Julian Nolan passe beaucoup de temps à persuader les clients potentiels que le logiciel de l'entreprise offre le bon mélange d'analyse documentaire par l'IA et d'observations humaines, ce qui aidera ces clients à inventer de nouvelles technologies plus rapidement que la concurrence. « L'invention est une activité où tout le monde gagne », explique-t-il. « Si vous êtes deuxième, vous arrivez trop tard."
« L'invention est une activité où tout le monde gagne. Si vous êtes deuxième, vous arrivez trop tard. » -Julian Nolan
L'entreprise trouve des idées à la pointe du progrès. Prenons l'exemple de la fois où Panasonic a demandé à Iprova de l'aider à trouver de nouvelles utilisations pour les véhicules autonomes. Le logiciel a suggéré de confier aux voitures des tâches lorsque leurs passagers humains ne les utilisaient pas, comme la livraison de colis, ce qui revient à faire d'elles des travailleurs autonomes. Il a même suggéré que les passagers humains seraient prêts à emprunter la route panoramique, ou du moins des itinéraires impliquant le ramassage ou la dépose de colis, pour bénéficier d'une bonne réduction 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 », déclare Eric Bonabeau, directeur technique de Biomedit, à Berkeley (Californie), qui n'a pas travaillé avec Iprova. L'utilisation de l'IA pour découvrir des idées brevetables n'est pas une nouveauté : cela se fait depuis des années. En 2021, l'inventeur Stephen L. Thaler et l'avocat Ryan Abbott ont même obtenu que l'office sud-africain des brevets reconnaisse le système d'IA de M. Thaler comme co-inventeur d'un récipient alimentaire (les offices des brevets d'autres pays ont rejeté ses demandes).
« La nouvelle chose dont nous disposons est une incroyable machine de génération », explique M. Bonabeau, en référence aux grands modèles de langage produits par l'IA générative qui a émergé ces dernières années. Ces modèles linguistiques permettent à Iprova de résumer un énorme corpus de textes d'apprentissage - bases de données de brevets et autres publications technologiques, y compris des articles évalués par des pairs, des normes techniques industrielles et des textes non évalués par des pairs.
Les ingénieurs en invention d'Iprova ont baptisé « l'Index » cette mine constamment mise à jour des idées techniques les plus récentes du monde. Les outils de recherche d'Iprova parcourent l'index à la recherche des signaux de nouveauté les plus utiles, tandis que d'autres outils évaluent les inventions existantes dans le domaine du client. Les recherches qui aboutissent à des signaux de nouveauté forts mais à des inventions existantes faibles révèlent des endroits où les inventeurs pourraient ajouter quelque chose de nouveau et d'utile.
L'une des inventions d'Iprova se situe à cheval sur deux domaines de recherche apparemment disparates : les piles au lithium et le cryptage des messages. Ericsson, l'entreprise de téléphonie mobile basée à Stockholm, a demandé à Iprova de trouver un moyen de générer des clés de cryptage uniques connues uniquement des utilisateurs de deux appareils mobiles.
Illustration d'un robot tenant des boules rouges. Christian Gralingen
Un cryptologue ordinaire ne sait peut-être pas grand-chose de 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 mis en évidence le fait que les dendrites de lithium représentaient un exemple d'aléa naturel, qui est à la base d'un cryptage fiable. Les batteries au lithium des téléphones portables modernes se dégradent chacune de manière aléatoire et chaque batterie a donc sa propre signature magnétique, qui change constamment.
Un appareil mobile tenu à proximité d'un autre peut mesurer cette signature magnétique fugace et l'utiliser pour générer une clé de cryptage que personne ne peut reproduire, compte tenu de la dégradation aléatoire ultérieure des batteries. L'invention a donné lieu à plusieurs brevets.
Tous les brevets ne débouchent pas sur une invention que quelqu'un construira. Les entreprises s'appuient parfois sur des brevets pour protéger leur propriété intellectuelle ; l'existence de ces brevets peut dissuader les concurrents de proposer quelque chose de proche.
Dans d'autres cas, une entreprise peut revendiquer des idées dont elle détermine par la suite qu'elles ne sont pas commercialement mûres ou qu'elles ne correspondent pas à sa mission. Elle peut utiliser ces idées ultérieurement ou les concéder sous licence à une autre entreprise. Les personnes peu charitables pourraient qualifier cette pratique de « patent trolling », mais il s'agit probablement d'un résultat inévitable du système des brevets : Les entreprises génèrent toujours plus d'idées qu'elles ne peuvent en exploiter.
Utiliser le logiciel d'Iprova pour générer des inventions éparses dans l'espoir de percevoir des droits de licence sur les brevets ne fonctionnerait pas en tant que modèle commercial, déclare Harry Cronin, responsable des normes de l'entreprise. D'une part, le personnel d'Iprova n'est pas assez spécialisé pour générer lui-même de nombreuses idées prêtes à être commercialisées : « Nous avons besoin de l'aide de nos clients », explique-t-il. Même s'ils pouvaient devenir des trolls des brevets alimentés par l'IA, M. Cronin affirme que « personne chez Iprova ne veut faire cela ».
L'invention à l'ère de la surcharge d'informations
Aucun ingénieur, aussi cultivé soit-il, ne peut être un expert dans tous les domaines potentiellement utiles. Lors d'une réunion industrielle organisée en juin par Iprova, M. Cronin a expliqué à quel point il était difficile pour les ingénieurs de se tenir au courant de toutes les normes en matière de télécommunications. Un stimulateur cardiaque qui peut se connecter à un réseau 5G doit se conformer à la fois aux normes sanitaires et aux normes de télécommunications. Un drone doit également répondre aux exigences de l'aviation. Alors que les tentacules sans fil de l'internet s'étendent à un nombre croissant d'appareils, les ingénieurs en télécommunications n'arrivent pas à suivre toutes les règles.
Iprova a trouvé le problème de la prolifération des normes de télécommunications si intéressant qu'elle a construit un module pour son logiciel afin de suivre les normes 3GPP de l'industrie et d'aider les inventeurs à réaliser de nouvelles inventions compatibles avec les normes 3GPP. Selon M. Cronin, cet outil permet de franchir le « mur de jargon » des textes originaux des normes et d'identifier les similitudes utiles.
L'entreprise de M. Bonabeau, Biomedit, fait quelque chose de similaire pour inventer de nouveaux peptides à l'aide d'AlphaFold, l'outil d'IA générative axé sur la biologie de DeepMind. Selon M. Bonabeau, la composante générative a révolutionné le flux de travail de l'entreprise, permettant à Biomedit d'identifier des peptides réussis tout en synthétisant des milliers de candidats en moins. L'IA générative est « intégrée à notre processus », dit-il.
L'approche d'Iprova diffère parce qu'elle se concentre sur les inventions physiques, plutôt que sur les inventions biologiques. Une invention biologique est comme une hypothèse - elle nécessite un laboratoire humide et du temps pour confirmer qu'elle fonctionne - alors qu'une invention physique est plus proche d'une preuve mathématique. L'inventeur, le client et, en dernier ressort, l'examinateur du brevet, doivent tous être en mesure de voir la nouveauté et la valeur de la description textuelle.
Cette perspicacité peut être le point faible de la machine. M. Nolan utilise souvent l'analogie de la cuisine, en disant que si une machine peut suggérer des ingrédients qu'un cuisinier ne connaît peut-être pas, un être humain peut avoir l'intuition - ou découvrir rapidement - de la meilleure façon de les combiner. M. Bonabeau a suggéré la même analogie après avoir examiné les études de cas d'Iprova. « L'être humain est dans la boucle exactement à l'endroit où je le placerais », explique-t-il. « 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 chez Procter & Gamble, lors d'une table ronde organisée à l'occasion de la réunion d'Iprova en juin. « Elle doit bénéficier d'une assistance humaine, sinon elle hallucine.
Ou peut-être s'agit-il simplement de choses que nous nous dirons au fur et à mesure que nous nous habituerons à 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 apprendrons ce dont l'IA est capable au fur et à mesure que différents inventeurs l'utiliseront de manière opposée. M. Nolan, par exemple, a expliqué aux participants à la réunion de juin qu'il était possible de fournir chaque semaine un nombre prévisible d'inventions à ses clients et de tirer parti de la sérendipité. Les moments d'eurêka régulièrement programmés sont utiles aux clients, a-t-il dit. M. Bonabeau, quant à lui, apprécie le chaos qu'il voit dans l'invention de l'IA. « Personnellement, j'adore les hallucinations [de l'IA générative]. Pour moi, c'est l'une des grandes sources d'innovation, une sorte de trip aux champignons. Je suis à la recherche de connexions bizarres."
Une grande partie de ce que l'on appelle l'IA est constituée de formes avancées de reconnaissance des formes. Cela inclut la reconnaissance de modèles dans les inventions d'autrui. Les inventions publiques ont une empreinte créative, explique M. Nolan. « Si vous avez suffisamment d'exemples de peintures d'un peintre, vous pouvez imiter son style. Il en va peut-être de même pour les inventeurs ».
Et que sont les entreprises si ce n'est des groupes de personnes, avec leurs propres modèles collectifs identifiables ? Une IA suffisamment intelligente, guidée par un humain intelligent, pourrait même reconnaître les modèles dans les dépôts de brevets d'une entreprise donnée. Associée à l'IA générative adéquate, cette combinaison pourrait permettre d'anticiper les mouvements d'un concurrent. Mais qu'en est-il si le concurrent utilise lui-même l'IA pour générer des inventions ? Dans ce cas, une IA productrice d'inventions pourra peut-être prédire la prochaine invention d'une autre IA productrice d'inventions.