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La carte topographique peut être utile dans plusieurs cas d'utilisation, en particulier lorsque l'analyse d'un grand nombre de brevets est nécessaire.


La carte représente les familles de brevets (ou les brevets si l'analyse a été effectuée à l'aide de FULLPAT), triées en groupes, en fonction principalement des concepts sémantiquement normalisés et des codes CIB contenus dans les brevets.

Comment la carte est-elle construite ?

L'extraction des concepts se fait sur les textes complets (anglais original et anglais traduit automatiquement via traduction neurale) - ceux-ci sont ensuite normalisés sur la base de règles syntaxiques et sémantiques (traitement du langage naturel). 

Chaque concept est pondéré en fonction du champ (titre, résumé, revendications, description, etc.) où il a été identifié et de sa fréquence d'apparition : 

Les concepts extraits reflètent le contenu sémantique du brevet.

La carte est construite en 4 étapes, sur la base de concepts :

• Un modèle vectoriel est réalisé, principalement avec l'extraction et la pondération des concepts
• Création du 'clustering' (regroupement)
• Réduction des dimensions
• Projection : l'algorithme de projection permet d'afficher les brevets sur un espace 2D (carte), afin que les distances reflètent le plus fidèlement possible les distances de similarité.

Comment lire la carte ?

Chaque point correspond à une famille de brevets et la position des points est basée sur la similarité des familles de brevets : 

Plus il y a de concepts et de codes CIB en commun, plus ils sont proches. Les distances sont calculées entre chaque brevet et représentées dans une représentation multidimensionnelle (N brevets à N-1 dimensions).

Dans un même cluster coloré, vous trouverez des familles (représentées par des points) qui partagent des concepts et qui auront des liens de proximité et de similarité entre elles.

Pendant la projection, le système calcule la position de chaque cluster. 

Lorsque les brevets d'un même cluster sont situés dans plusieurs montagnes ou sur une montagne + dans la zone verte, cela signifie que le système a identifié que certains brevets ont également des liens avec d'autres clusters et ne peuvent pas être limités à une seule montagne;

La représentation topographique est basée sur la densité des points : plus il y a de brevets dans une même zone, plus les montagnes sont hautes. 

Les zones de faible densité sont représentées par de l'eau et des champs verts.

Les graphiques suivants montrent des cas d'utilisation typiques de la carte du paysage.

- Identification des chevauchements entre 2 portefeuilles (Carte colorée par Titulaire)

Lors de l'acquisition d'un portefeuille, le département PI peut être amené à évaluer l'intérêt des technologies du portefeuille acquis. 

La génération de la carte aidera à identifier les nouveaux potentiels commerciaux et/ou les technologies obsolètes qu'ils peuvent abandonner après l'acquisition.

- Identification des sous-thèmes / Identification des "espaces blancs" (white space) 

Intersection entre les clusters dans les zones de faible protection 

- Exploration des thèmes / identification de zones de concurrence + dense 

(coloré par Titulaire)