d’informations et les méthodes d’exploitation des connaissances.
IFI CLAIMS Classic
1.3.4 Sélection des mots clés pertinents
Dans la recherche de brevets, la sélection correcte de mots clés est une partie cruciale pour arriver à des résultats pertinents. Afin de raffiner la récupération des brevets intéressants, des techniques comme le brainstorming ont été exploitées pour sélectionner des mots clés pertinents pour lancer les recherches, mais même des ingénieurs expérimentés peuvent être indécis face à cette sélection cruciale. Si les mots-clés ne sont pas sélectionnés correctement, alors les brevets trouvés peuvent être nombreux (recherche pas assez ciblée) ou peu nombreux (recherche mal ciblée). Cela est généralement déterminé par les mots-clés utilisés lors de la description de l’invention dans les brevets (différents styles de rédaction et de façon de décrire l’invention, plusieurs langages, utilisation de différents termes pour protéger l’invention,…). Avoir un bon portefeuille de mots-clés pertinents pour lancer la recherche dans des énormes bases de données des brevets est une tâche difficile (Y.-R. Li, Wang, and Hong 2009).
Nous avons choisi deux approches particulières et intéressantes en matière de sélection des mots clés ; la première est une méthode qui cherche à cartographier les connaissances, et la seconde une méthode qui intègre les effets physiques.
1.3.4.1
Sélection des mots clés par l’étude du contexte(Costantini, Crespi, and Curci 2015) proposent une nouvelle méthode de sélection par mots-clés pour être utilisée dans les domaines complexes et transversaux (ou existe une définition complexe en ce qui concerne leurs caractéristiques technologiques et dynamiques). Ils cherchent à améliorer la façon dont les données de brevets sont organisées actuellement dans les bases de données de brevets. Leur méthode, divisée en quatre étapes, est basée sur la pertinence de mots clés sélectionnés plutôt que sur les codes CIB.
Dans la première étape, les auteurs réalisent une analyse approfondie d’un secteur donné, l’objectif est d’identifier les activités pertinentes qui ont lieu dans un système d’innovation technologique spécifique. Il vise à remettre en cause la pertinence de ce
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secteur, à identifier les principales tendances au niveau international, à identifier la dynamique entre l’offre et la demande sur le marché, à identifier le cadre de politique sectoriel et toute information nécessaire pour représenter l’environnement global du secteur en question.
La deuxième étape consiste à identifier les principaux biens et services (produits, systèmes,…) dans le secteur étudié, afin de définir un ensemble de mots-clés que seront ensuite utilisés pour interroger la base de données de brevets. Les auteurs précisent que les mots clés identifiés sont des mots clés généraux sans ambigüité, directement liés au secteur d’étude, donc principalement les noms commerciaux et scientifiques des produits finaux.
La troisième étape, selon les auteurs, permet de définir les aspects pertinents qui caractérisent le secteur, ce qui permet une classification logique de mots clés dans des groupes significatifs et cela mène à l’identification de la structure de la base de données à proposer. Cette étape permet la construction de la liste des mots clés qui repose sur l’évaluation de la documentation pertinente, les auteurs ciblent les phases individuelles de la chaîne de valeur de la production.
La dernière étape consiste en valider les mots clés récupérés par des outils/instruments et l’opinion des experts. L’ensemble de mots clés sera ensuite utilisé pour interroger les moteurs de recherche de brevets. La phase finale est validée par un panel d’experts qui compare la pertinence des brevets récupérés (en termes de cohérence) par leur méthode et par la méthode actuelle de classification de brevets.
Les auteurs affirment que leur approche donne des meilleurs résultats que l’utilisation de codes CIB, en fournissant des informations concernant la structure (du secteur étudié), la composition, et la dynamique d’un domaine technologique complexe et transversal.
1.3.4.2
Sélection des mots clés par la créativité et les effets physiques (Russo and Montecchi 2011b) proposent une méthode pour trouver des mots clés liés à la fonction principale d’un système technique. Ils cherchent à cibler les mots-clés pertinents du système étudié pour une recherche de brevets efficace. Pour atteindre cet objectif ils proposent trois approches de créativité :• Approche Linguistique : On cherche les relations sémantiques des « comportements31 » (acquis grâce aux méthodes de créativité) de la fonction principale en étude (Section 1.3.5.4.2). Cette approche utilise différentes bases de connaissances spécialisées (dictionnaires lexicales et sémantiques). Les auteurs précisent que l’utilisation seule d’une approche linguistique n’est pas complète ni exhaustive.
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• Approche d’Ingénierie : On exploite les solutions inventives standards de la
théorie TRIZ (Section 1.3.6.1) afin de suggérer une liste de comportements alternatifs pour exécuter la fonction de l’étude en question.
• Approche Multi-Vision : Une dernière approche vient compléter leur méthode en
utilisant une vision abstraite du problème à un niveau supérieur, c.à.d. traiter un comportement en utilisant la question « pourquoi ? » élargie le nombre de solutions possibles, et la question « comment ? » permet d’une manière spécifique d’atteindre l’objectif du système étudié (Méthode « Why-How »32).
Une base de données des effets physiques amène des autres mots clés pour ensuite extraire la connaissance à partir d’une base de données de brevets. Un algorithme spécifique gère ces mots-clés et crée un groupe de requêtes pour identifier les brevets essentiels pour réaliser un état de l'art d’un produit, la conception de nouveaux produits, la génération d'idées, le transfert et prévision technologique... En ce qui concerne la RI les auteurs ont intégré des techniques d’enrichissement des requêtes (basés sur la sémantique).
En ce qui concerne les effets physiques, les auteurs ressourcent leur méthode en utilisant une base de données d’effets physiques composée par des mots-clés en forme de verbes, adverbes, adjectifs et par des mots clés liés à une technologie spécifique. Elle est classée en fonction de leur type d'interaction: i.e. mécanique, acoustique, thermique, chimique, électrique, électromagnétique, et biologique. Elle est obtenue par fusion de différentes connaissances des bases de données existantes d'effets physiques.
Dans leurs travaux plus récents, (Russo, Montecchi, and Ying 2012) ont informatisé leur méthode donnant lieu à un logiciel qui support la recherche d’information. Une particularité de cet outil (qui inclut des améliorations à leur méthode) est la possibilité d’élargir leur champ de recherche en allant d’un champ spécifique à une recherche plus générale. Cela veut dire que les concepteurs peuvent aller vers des autres champs de recherche ou des nouveaux effets physiques sont utilisés pour la même fonction étudiée.