La plateforme d’analyse de la propriété intellectuelle PatSnap lance CoPilot, son nouvel assistant d’IA

La plateforme d’analyse de la propriété intellectuelle PatSnap lance CoPilot, son nouvel assistant d’IA

Fondée en 2007 pour aider les professionnels de la propriété intellectuelle et de la recherche et du développement à travailler plus efficacement, la société PatSnap, basée à Singapour, a commencé par créer une base de données mondiale de recherche sur les brevets. Aujourd’hui, elle développe sa suite de produits d’intelligence artificielle avec le lancement de son assistant CoPilot.

CoPilot permet aux utilisateurs d’effectuer plus rapidement des recherches dans la littérature brevetée et non brevetée, ce qui, selon l’entreprise, accélérera les flux de travail en matière de propriété intellectuelle et de recherche et développement dans l’ensemble de la gamme de produits de PatSnap. Son LLM propriétaire renvoie également aux sources, y compris les revues et les brevets, et fournit des références.

La startup affirme avoir dépensé des millions de dollars et disposer d’une équipe de plus de 50 ingénieurs dédiés à ses capacités d’IA. Le PDG et cofondateur de PatSnap, Jeffrey Tiong, explique à TechCrunch que PatSnap existe pour éliminer les frictions dans le processus d’innovation de ses clients, à la fois au sein des équipes de propriété intellectuelle et de recherche et développement, et entre elles. Les analystes et les avocats en propriété intellectuelle doivent effectuer des recherches d’antériorité (informations divulguées publiquement avant le dépôt d’un brevet) et de liberté d’exploitation (ou la possibilité d’utiliser un produit ou un service sans être confronté à des problèmes juridiques) pour décider où leurs entreprises doivent investir du temps et de l’argent, et les produits de PatSnap sont conçus pour rendre le processus plus fluide.

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Par exemple, le produit Analytics de PatSnap comprend plus de 180 millions de brevets et plus de 130 millions de documents provenant de 170 juridictions. Les équipes de propriété intellectuelle peuvent utiliser les outils d’intelligence artificielle de PatSnap pour analyser leurs marchés et protéger les inventions à grande échelle, explique M. Tiong.

CoPilot s’appuie sur les produits d’intelligence artificielle de PatSnap. Il permet aux équipes de propriété intellectuelle et de recherche et développement de trouver plus rapidement ce dont elles ont besoin dans les brevets, la littérature non brevetée et les nouvelles techniques. Parmi les exemples cités par M. Tiong, citons l’obtention de résumés automatiques des revendications de brevets, la découverte d’une technologie et l’obtention de liens vers les brevets d’une entreprise. Il répond également à des problèmes spécifiques. Par exemple, si un professionnel de la recherche et du développement souhaite en savoir plus sur l’amélioration de la densité énergétique des batteries, CoPilot peut traduire les brevets et trouver la documentation pertinente.

CoPilot aide également les équipes de recherche et développement et de propriété intellectuelle de quatre autres façons : en se tenant au courant de l’évolution rapide des secteurs, en fournissant une analyse de contenu pour aider à orienter les brevets et la recherche stratégiques, en extrayant des détails clés de brevets et de documents spécifiques, et en assurant la sécurité de l’intelligence artificielle, car son modèle n’est pas formé à partir des données des clients. M. Tiong explique que, CoPilot disposant de son propre LLM, les données des clients n’ont pas besoin de quitter le pare-feu de PatSnap et ne sont donc pas transmises à des réseaux externes.

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M. Tiong ajoute que le LLM de PatSnap a été formé à partir de données provenant de brevets, d’articles universitaires, de rapports techniques et d’informations récentes sur les entreprises, notamment sur les fusions et acquisitions. Il intègre également des données annotées par des experts en propriété intellectuelle et les produits de PatSnap.

Son LLM apprend les données génériques, les données spécialisées et les données alignées en trois étapes : pré-entraînement, post-entraînement et auto-entraînement de précision, de sorte qu’il a une précision spécialisée dans les données de brevets et de non-brevets. Combiné à la génération augmentée par la recherche, Tiong affirme que par rapport à GPT3.5, le modèle de CoPilot est plus performant pour effectuer des analyses approfondies tout en étant moins susceptible d’halluciner les réponses.

PatSnap a levé 350 millions de dollars auprès d’investisseurs tels que SoftBank et Tencent. Elle emploie plus de 1 200 personnes et compte 12 000 clients. Ses clients proviennent de secteurs verticaux tels que les sciences de la vie, l’automobile, les biens de consommation, la technologie, la fabrication, l’ingénierie et le secteur juridique.

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