Présentation
Auteur(s)
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Henri DOU : Directeur, Atelis (Atelier d’Intelligence Stratégique), ESCEM
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Lire l’articleINTRODUCTION
Vous souhaitez innover à partir de vos compétences, de vos potentiels scientifiques ou technologiques. C’est possible en exploitant systématiquement l’information des brevets.
L’analyse automatique de masses de brevets va vous permettre de répondre aux questions fondamentales qui se posent dans toute activité, qu’elle soit de production, de recherche ou de R&D.
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Qui fait quoi, où, comment et quand ?
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Comment savoir si le sujet traité est en expansion ?
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Quels sont mes concurrents les plus importants ?
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Quelles sont les avancées technologiques majeures ?
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Quelles sont les orientations « d’avenir » ?
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Quels sont les nouveaux entrants potentiels ?
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Comment comparer automatiquement les compétences des déposants ?
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Comment transférer les informations les plus importantes dans mon entreprise ?
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Comment connaître la « vie » d’un brevet, sa libre utilisation ?
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Comment créer mes groupes d’intérêt stratégiques, les comparer, les analyser ?
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Comment accéder aux données bibliographiques, aux résumés, à la couverture mondiale du domaine, au texte intégral des brevets ?
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Comment repérer les brevets clés et les analyser en détail ?
Les processus décrits dans cette fiche sont afférents à l’utilisation d’outils d’analyse automatique de brevets (Automatic Patent Analysis - APA), et en particulier l’outil Matheo Patent.
VERSIONS
- Version archivée 1 de nov. 2012 par Henri DOU
DOI (Digital Object Identifier)
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Accueil > Ressources documentaires > Innovation > Management et ingénierie de l'innovation > Propriété intellectuelle et brevets d’invention > Analyser efficacement vos brevets > Affiner l’analyse de votre base brevets
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3. Affiner l’analyse de votre base brevets
Vous allez maintenant affiner l’analyse. Les possibilités offertes par l’APA (Automatic Patent Analysis) étant très larges, on ne pourra ici décrire toutes les analyses possibles à réaliser.
3.1 Constituer des groupes stratégiques
Comme il n’est pas rare de réaliser des études sur plusieurs centaines de brevets, il est évident que les analyses effectuées sur l’ensemble vont être d’une interprétation plus compliquée du fait de la multiplicité des données présentes. C’est pour cela qu’il est recommandé de réaliser des groupes de données (notices de brevets) stratégiques qui seront ensuite analysés indépendamment, ce qui facilitera l’interprétation ainsi que le choix des brevets les plus pertinents.
Qu’est-ce qu’un groupe stratégique ? Lorsque vous sélectionnez des brevets par l’intermédiaire des technologies, des déposants, des pays de priorité, des expressions significatives issues des titres ou des résumés, ou encore des dates de dépôt, ces diverses sélections concernent votre base brevets, mais ne sont pas pérennes. Il est donc possible de réaliser pour chacune de ces sélections, en fonction de votre choix, des groupes particuliers permanents qui pourront être analysés individuellement ou en groupe (méta matrices).
Il y a deux manières de réaliser des groupes :
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soit en sélectionnant les notices à partir de la liste des données présentes dans les champs documentaires (déposants, inventeurs, dates, CIB, pays, expressions significatives, dessins) ;
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soit en réalisant des recherches spécifiques dans votre base brevets et accéder ainsi à des brevets qui seront placés ensuite dans des groupes donnés. Lorsque des groupes devront être croisés entre eux (par exemple, groupe expressions significatives et groupe entreprises), il sera nécessaire de placer ces groupes dans l’une des deux catégories de groupes disponibles, selon le choix de l’utilisateur.
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Affiner l’analyse de votre base brevets
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Dou H., Leveille V., Manullang S.D., Dou J.M., Patent Analysis for Competitive Technical Intelligence and Innovative Thinking. Data Science Journal (DSJ), vol. 4, pp. 209-236 (2005).
Dou H., and Dou JM Jr, Chinese Patent-A Tentative Explanation of Various Strategies of Patenting. Chinese Business Review, 12(1) (2013).
Dou H. and Clerc P., Trends in 3-D printing from a patent information analysis (APA). International Journal of Technology Intelligence and Planning, 10(3-4), pp. 354-372 (2015).
Dou H. and Kister J., Research and development on Moringa oleifera – Comparison between academic research and patents. World Patent Information, 47, pp. 21-33 (2016).
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