Comme dans toutes les matières, l’intervention de l’IA en propriété intellectuelle devient incontournable et souvent utile.
Le recours à l’IA spécifiquement dans le cadre de recherches d’antériorités de marques soulève différentes questions qu’il me semble utile d’aborder :
Les chatbots d’intelligence artificielle générative comme ChatGPT sont des outils intéressants en ce qu’ils permettent sur la base d’une simple question d’obtenir un relevé de marques existantes avec un début d’analyse.
La question n’est donc pas de savoir s’il faut prendre ou rejeter l’IA pour ce type de sujets mais plutôt jusqu’à quel point peut-on (doit-on) baser ses prises de décision sur une analyse faite exclusivement par l’IA ? Et, de ce point de vue, la réponse est mitigée.
Comme le diable se niche souvent dans le détail, quels sont les points qui attirent l’œil d’un spécialiste de la propriété intellectuelle ?
- Les bases de données
Faire une recherche d’antériorités, c’est chercher sur des bases de données. Il est évident qu’il est souhaitable que ces bases soient fiables (complètes), que le logiciel de recherche soit bien « calibré » (par exemple, ne pas se borner à une vérification identique archi stricte qui manquerait des noms quasi identiques ou très proches) et que ces bases fassent l’objet d’une garantie.
Un professionnel du secteur qui va engager sa responsabilité sur son rapport de recherche privilégiera donc une base privée dont il connait le logiciel de recherche, ses algorithmes puissants aux paramètres vérifiables et adaptables au cas par cas par le professionnel et couvert par la police d’assurance du prestataire.
Souvent, l’on ne connait pas les bases sur lesquelles l’IA a cherché mais comme les bases privées sont payantes, il est probable qu’il s’agisse de bases publiques, gratuites, parfois actualisées et sans aucune garantie de l’organisme qui l’édite.
- La portée de la recherche
Faire une recherche d’antériorités, c’est détecter les signes qui peuvent constituer un obstacle à l’usage et au dépôt d’un signe comme marque. Le code de propriété intellectuelle dispose qu’une marque antérieure constitue un tel obstacle mais ne se borne pas à ce type d’antériorités : ainsi, les noms de domaine, les dénominations sociales, les noms commerciaux, les enseignes, les appellations d’origine protégées, des noms de communes, etc. figurent aussi dans la liste des droits antérieurs potentiels.
Pour disposer d’un résultat fiable, il faut donc que l’IA aille aussi chercher (sur d’autres bases de données) les antériorités possibles. Et l’expérience prouve que c’est compliqué car souvent d’autres informations sont nécessaires pour évaluer le risque (comme les codes APE pour les dénominations sociales, la notoriété de la commune au regard des activités concernées par la marque, l’usage réel d’un nom de domaine, la jurisprudence la plus récente correspondant au cas étudié, etc.).
- La prise en compte du point de vue du pays concerné
Une fois les antériorités détectées, il faut en analyser la pertinence qui dépend souvent du degré de distinctivité du signe envisagé. Et l’angle de réflexion dépend de l’objectif recherché. Par exemple, si l’on envisage de déposer au niveau européen, le focus d’analyse ne devra pas être franco-français mais prendre en compte les critères européens.
Et, bien sûr, s’il s’agit d’un droit étranger, il conviendra de connaître les pratiques locales pour apprécier le risque (par exemple, si c’est un pays où l’administration a un droit de citation ou non ; si le nom est couramment employé ou a une signification particulière localement).
Souvent, la question (le prompt) est rédigée de manière lapidaire de telle sorte que l’IA ne sait pas quel focus elle doit choisir (à supposer qu’elle les maîtrise).
- La responsabilité
Comme évoqué plus haut, le travail d’un professionnel est couvert par son assurance responsabilité civile de telle sorte que celui-ci est extrêmement vigilant à rendre des avis bien calibrés tout en recherchant à ce que le projet de son client puisse voir le jour.
Le travail réalisé par une IA est effectué à partir de bases de données non assurées et l’analyse non plus. Dès lors, si l’avis de l’IA peut être intéressant pour dégrossir le sujet, et éventuellement générer un no-go en raison d’obstacles majeurs détectés, il ne doit pas fonder une décision de lancer un nouveau produit ou service compte tenu des impacts financiers qu’un retrait pourrait impliquer. Ceci est valable y compris pour un professionnel qui recourerait à l’IA dans le sens où un avis humain de contrôle et une compréhension claire des éventuelles limites de la démarche seront absolument nécessaires.
- Le risque d’hallucination
C’est devenu un lieu commun que l’IA génère parfois des « inventions » et l’on a actuellement des cas de tribunaux qui sanctionnent des avocats ayant eu recours à l’IA pour rédiger des conclusions qui mentionnent des jurisprudences qui n’existent pas.
Le risque existe aussi pour les recherches d’antériorités mais je dirai que ce risque est moins gênant car, au pire, la marque détectée comme obstacle n’existe pas et le demandeur a écarté une piste qui aurait pu être intéressante.
- La Confidentialité
Voilà un point majeur par contre : les recherches d’antériorités portent sur des projets, par nature, confidentiels. Utiliser une IA générative « simple » (c’est-à-dire publique, non sécurisée même si payante) fait courir le risque que le projet se retrouve chez le propriétaire de l’IA voire sur le web sans que l’on sache qui y aura accès et ce qu’il pourra en faire. C’est l’une des raisons d’ailleurs pour lesquels les cabinets juridiques interdisent à leurs équipes d’utiliser ces outils et choisissent des abonnements à des systèmes fermés.
Et cela est d’autant plus important lorsque l’on pense aux réservations sauvages de noms de domaine faites par des robots dans la foulée de la surveillance qu’ils effectuent sur les publications des dépôts de marques.
Au final, l’IA nous semble un outil intéressant pour poser les premières bases d’un projet ou, par exemple, établir si un projet est totalement bloqué. Le rendu par l’IA est souvent plausible et seul un examen attentif permet de détecter les éventuelles failles.
Mais décider de lancer son nouveau produit ou service et déposer sa marque sur la foi de cette seule analyse semble hasardeux car un go / no go ne se décide pas sur une liste d’antériorités mais sur une analyse multifactorielle dont l’usage, le secteur réel, la possibilité de trouver un accord etc.
Rapidité ou réflexion ne font pas bon ménage et le mieux consiste à combiner les deux !
Eric SCHAHL – Associé Fondateur – MIIP – Made In IP