TABLE OF CONTENTS

• Pourquoi lancer une recherche de similarité ?
• Comment utiliser Sophia Similarité ?
• Détails et considérations

Pourquoi lancer une recherche de similarité ?

Les familles de brevets ne sont généralement pas isolées. Plusieurs demandes connexes peuvent partager un contenu commun, avec des dépôts successifs sur un même sujet technique émanant des mêmes inventeurs ou déposants dans le temps.

De plus, les efforts de développement simultanés par des concurrents ciblent souvent des technologies équivalentes. L'innovation incrémentale complexifie davantage ce paysage, car des améliorations mineures apportées à une invention initiale peuvent générer plusieurs familles de brevets dérivées.

Néanmoins, cette similarité vous offre un autre moyen de recherche, en partant d'une famille existante.

Sophia Similarity permet de récupérer rapidement des familles de brevets et d'afficher celles présentant la plus forte similitude avec votre sélection. Basée sur notre technologie d'IA de plongements vectoriels (embeddings), comme Sophia Search, pour vous offrir plus de précision et de rapidité dans vos recherches, jusqu'à 1000 résultats.

Comment utiliser Sophia Similarité ?

Depuis la page de résultats, veuillez sélectionner au moins un résultat. En sélectionnant plusieurs familles de brevets simultanément, Orbit Intelligence lancera une recherche de similarité pour chacune, puis combinera les résultats avec l'opérateur OR pour afficher les 1000 résultats.

Une fois vos résultats affichés, vous pouvez consulter la colonne « Alignement sémantique » indiquant le « niveau de similitude » entre les familles initialement sélectionnées et vos résultats.

Détails et considérations

Sophia Similarity est actuellement disponible uniquement dans la collection FAMPAT. Votre sélection initiale de familles est exclue des résultats fournis, contrairement à la recherche de similarité "historique".

Comme avec Sophia Search, cette étape de recherche spéciale ne peut pas être enregistrée.

Si le résultat de votre recherche est nul, veuillez envisager d'exécuter votre recherche ultérieurement, car les embeddings pourraient être absents sur les documents les plus récents pendant 1 à 2 jours.