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Il existe, ou il a existé, plusieurs classifications de brevets reposant sur les éléments constitutifs de chaque brevet.

La plus récente est la Classification Coopérative des brevets (CPC) qui est une extension de la Classification Internationale des Brevets (CIB), créée par l’Arrangement de Strasbourg de 1971, qui est un système hiérarchique de classement des brevets selon les différents domaines technologiques aux­quels ils appartiennent.

Cette nouvelle classification des brevets est gérée conjointement par l’Office Européen des Brevets (OEB) et l’United States Patent and Trademark Office (USPTO) et intègre les meilleures pratiques de classification des deux offices. Sa création a été initiée en 1990 par un accord entre les deux offices et elle a été mise à disposition au début de 2003.

Devant la complexité croissante et le nombre d’éléments présents dans certains brevets, une réflexion a été menée à l’OEB pour rendre les recherches plus rapides et plus efficaces.

L’objectif était de classifier des éléments spécifiques présents de façon combinée dans un brevet. Plutôt que de créer de nouvelles classifications pour les représenter, ce qui aurait fait croître de façon considérable le nombre de classes, il a été décidé de créer des combination sets ou C-Sets, « jeux de combinaison » selon la traduction de l’OEB, regroupant au moins deux classes.

Si on entre dans une stratégie de recherche une ou plusieurs combinaison sets, on est donc supposé trouver moins de documents, mais qui sont plus pertinents que si l’on n’avait pas procédé ainsi en entrant les classes séparément.

Ces C-Sets ne sont pas utilisés/utilisables dans tous les domaines.

D’après Derwent cité par STN et qui fait partie de son catalogue, en mars 2019, les domaines dans lesquels les C-Sets étaient les plus utilisés étaient les semi-conducteurs (classe H01L) avec environ 240 000 documents, la composition de polymères (classe C08L) avec environ 205 000 documents. 

Depuis deux ou trois ans, le nombre de nouveaux outils pour la recherche d’information scientifique et technique est en nette progression, ce qui est une bonne nouvelle. Et cerise sur le gâteau, la majorité de ces outils fonctionne sur un modèle de gratuité.

La principale raison de cette prolifération d’outils est simple : il y a d’une part le développement de l’open science (articles scientifiques en open access, ouvertures des données de la recherche) qui fournit une matière précieuse au développement de nouveaux projets et outils et d’autre part les récentes avancées de l’IA qui permettent de proposer des outils d’un nouveau genre.

En 2020, la trajectoire semble se confirmer et de nouveaux outils de recommandation automatique de contenus appliqués à l’IST ont récemment fait leur apparition.

Nous avons choisi dans cet article de faire le point sur ces nouveaux outils de recommandation de contenus en l’occurrence Meta, Scitrus, Sparrho et CoCites.

Comment fonctionnent-ils ? Comment viennent-ils s’intégrer dans les processus de veille et de recherche des professionnels de l’information ? Quelle est leur valeur ajoutée par rapport à des outils de recherche classiques ?

Des outils qui ciblent les chercheurs

Même si ces différents outils proposent des corpus et des fonctionnalités différentes, ils ont néanmoins plusieurs points communs :

• Tous s’adressent directement au chercheur et non au professionnel de l’information.
• Le discours est toujours le même : le nombre d’articles scientifiques qui paraît chaque semaine sur une thématique est extrêmement important et les chercheurs ont besoin d’aide pour se repérer dans cette masse d’information et recevoir toute l’information utile dans leur champ de recherche.
• L’utilisation de l’IA et plus particulièrement du machine learning est à chaque fois mise en avant comme une solution miracle. Il suffirait de renseigner quelques concepts pour que l’outil comprenne instantanément le besoin de l’utilisateur et lui propose l’ensemble des articles et informations dont il a besoin. On retrouve là encore le discours commercial de tous les outils récents qui mettent en avant l’utilisation de l’IA.

Actualité oblige, de nombreux professionnels de l’information se retrouvent à devoir effectuer recherches d’information ou veilles sur le sujet du coronavirus.
Mais cela n’a rien de simple tant le volume d’information à l’échelle mondiale illustre parfaitement le concept de surinformation.

Un volume d’information impossible à gérer humainement

Du côté de la presse par exemple, Tagaday (ex-Pressedd) recensait plus de 19 000 mentions du coronavirus dans la presse française en mars 2020 (voir figure 1.).

Mediatree relevait quant à lui plus de 49 000 mentions sur les radios et TV françaises entre le 19 et le 25 mars. Et on se situe ici uniquement au niveau français...

Les articles scientifiques ne sont bien sûr pas en reste. Les bases de preprints (donc non validés par les pairs) MedrXiv et BiorXiv dépassent déjà les 1 000 articles dédiés au Coronavirus.

Enfin, les réseaux sociaux ne parlent pratiquement plus que de cela.

Dans ce contexte, vouloir tout surveiller ou un maximum est vain et surtout contre-productif. Mieux vaut donc privilégier la qualité plutôt que la quantité, d’autant que nombre de sources ne font que reprendre les mêmes informations.

Figure 1. Analyse médias sur le Coronavirus réalisée par Tagaday 

IST • Les outils documentaires du CHU de Rouen : CISMeF, LiSSa et HeTP

TENDANCES • L'OSINT : illusion marketing ou nouveau champ d’investigation pur les professionnels de l’info ?

BREVES • I-expo et Documation reportés au mois de mai 2020

OPEN DATA • L’INPI vient de lancer la base gratuite data.inpi.fr

MOTEURS DE RECHERCHE • Google, toujours à l’affût de nouveaux créneaux porteurs

Dès 1995, le CHU de Rouen s’est intéressé aux sites web en langue française concernant la santé puis à la littérature médicale en langue française et a acquis une notoriété certaine. Nous avons choisi dans cet article de nous intéresser aux différents outils documentaires qu’il propose.

CISMef et son moteur DocCISMeF

Cet intérêt du CHU de Rouen a débouché, dans un premier temps, sur le projet de Catalogue et Indexation des Sites Médicaux de langue française (CISMeF) qui a été réalisé par l’équipe qui appartient aujourd’hui au D2IM (Département d’Informatique et d’Information médicale du CHU hôpitaux de Rouen). Ce site s’est développé et se développe toujours de façon continue tant au niveau de son contenu que des possibilités de recherche aujourd’hui très avancées. Il a été distingué par de très nombreux prix, a reçu de nombreux labels et a bénéficié aussi du soutien financier de divers organismes.

Il est d’ailleurs toujours à la recherche de financements pour assurer à la fois la continuité de son développement et la gratuité de son accès qui est un principe de base. Cette recherche permanente de financement est le lot de ce type de produit/service qui a pour principe le libre accès et n’est pas financé par la publicité. Le contenu de CISMeF est centré sur la santé et les sciences médicales, dépassant la médecine proprement dite.

Trois axes prioritaires ont été définis :

• les ressources concernant l’enseignement,
• la médecine factuelle (recommandations pour la bonne pratique clinique et con­férence de consensus)
• les documents spécialement destinés aux patients et au grand public, dans le but de participer à l’amélioration de l’éducation sanitaire dans le monde francophone.

Depuis quelque temps, on voit fleurir un peu partout, sur les réseaux sociaux et en particulier dans les environnements liés à la veille et à l’intelligence économique, le terme d’« OSINT », sorte de hashtag de ralliement, entre initiés, à une cause ou une injonction secrète.

La difficulté à en saisir immédia­tement le sens, - le terme semble, sinon barbare, pour le moins abscons - nous a intrigués. S’agit-il d’un nouveau concept stratégique de notre monde de l’information, d’un code communautaire ou bien, très prosaïquement, d’un hashtag «marketing » destiné à promouvoir, dans la collectivité des professionnels de l’information et sur le web, quelques consultants ou produits ?

Quoi qu’il en soit, nous avons voulu savoir ce qui se cachait réellement derrière...

Malgré ce développement médiatique, on est surpris du peu de définition et de formalisation qu’il y a derrière ce terme. Et de fait, le terme est issu des techniques de renseignement civil et militaire, et c’est dans ce domaine, par définition peu publicisé, qu’il a été développé et théorisé, il y a plus de vingt ans, par un certain nombre d’institutions (voir figure 1.). L’OTAN est en particulier l’un des premiers à avoir contribué à sa définition et à son référencement (https://bit.ly/2VFMLZL).

Data.inpi.fr propose des données sur les entreprises issues du Registre National du Commerce et des Sociétés.

Cette base vient rejoindre les autres bases de données gratuites déjà disponibles, proposées par l’INPI sur :

les marques françaises, de l’Union Européenne et internationales ;

les brevets français, européens et internationaux ;

les dessins et modèles français et internationaux ;

les jurisprudences relatives aux marques, brevets, dessins et modèles ;

les indications géographiques déposées et publiées à l’INPI ;

un fonds de brevets du 19° siècle.

Deux niveaux de consultation sont proposés pour data.inpi.fr:

1. Sans s’identifier, on peut consulter toutes les informations d’identité légale d’une ou plusieurs entreprises (sur les 5,9 millions répertoriées) ;
2. En s’identifiant, on a en outre accès aux observations, aux procédures collectives ou aux documents associés (comptes annuels, s’ils ne sont pas confidentiels, actes et statuts).

On peut filtrer les résultats par différents critères : nom des dirigeants, département, capital, forme juridique et date de début d’activité.

Les informations sont déchargeables, imprimables, et commercialisables.

En effet, l’INPI concède au « réutilisateur » un droit non exclusif et gratuit de libre « réutilisation » des informations objet de la présente licence, à des fins commerciales ou non, dans le monde entier, pour une durée illimitée.

Auteur : François Libmann, Directeur de BASES Publications

Christoph Haxel qui organise AI - SDV est parfaitement capable, comme il le montre, d’adapter le nom de sa ou ses manifestation(s) pour suivre l’évolution des technologies.

En effet, AI - SDV remplace IC - SDV qui a eu lieu deux fois et qui était la fusion des deux manifestations II - SDV et ICIC. De plus, la localisation à Heidelberg a été abandonnée. La mention « AI » dans le titre illustre, bien sûr, le développement de l’intelligence artificielle et de ses applications.

C’est pourquoi, les thèmes privilégiés seront l’intelligence artificielle, la nu­mérisation comme préalable à la mise en place d’une intelligence artificielle, l’apprentissage profond (deep learning), …

Les conférences seront données d’une part par des praticiens qui présenteront les réalisations de leurs entreprises (Bayer Healthcare, Novo Nordisk, Novartis, Boehring Ingelheim). Cela illustre une certaine avance du secteur de la pharmacie dans le domaine et sans doute aussi que ce secteur a une plus grande facilité ou habitude que d’autres, à présenter ses réalisations.On pourra d’autre part bénéficier de présentations de consultants, de producteurs de solutions et d’organismes.

Comme les années précédentes des présentations de produits s’intercaleront entre les conférences et le networking sera facilité.

A la suite d’AI - SDV, éventuellement avec un léger chevau­chement, sera proposé gratuitement le « 2020 Analytics and Visualization Meeting ».

Search Technology (producteur de VantagePoint) et BiZint qui organisent cette session présenteront leurs outils de création de rapports et de visualisations pour aider à la prise de décision.

Des études de cas suivies de workshops seront aussi présentées.

Cette session est destinée aux utilisateurs de ces produits et à ceux qui envisagent de le devenir.

Lien : https://haxel.com/ii-sdv/AI-SDV/meeting

Auteur : François Libmann, Directeur de BASES Publications

Avec Google, impossible de s’ennuyer, car l’actualité ne s’arrête jamais : nouveaux produits, évolutions de fonctionnalités, revirement de stratégie, etc. Et ce début d’année 2020 ne manque pas de nouveautés qui vont venir impacter le quotidien des professionnels de l’information pour le meilleur et pour le pire.

Les évolutions majeures concernent peu le moteur Web de Google mais surtout ses verticales thématiques : Google Datasets, Google Podcasts, ou encore Google Actualités.

Google Datasets s’améliore

Google Datasets (https://datasetsearch.research.google.com/), le moteur de données (données publiques et données de la recherche) lancé l’année dernière vient tout juste de sortir de sa version bêta.

Le moteur indexe aujourd’hui plus de 25 millions de datasets et de nouvelles fonctionnalités ont récemment été ajoutées.

On peut désormais filtrer les résultats :

• par date de mise à jour (depuis un mois, depuis un an, depuis les trois dernières années) ;
• par format de téléchargement (tableau, document, image, texte ou autre) ;
• par droit d’usage ;
• Et limiter uniquement aux datasets accessibles gratuitement.

BANQUE DE DONNÉES

• Propriété intellectuelle : Clarivate Analytics rachète darts-ip

DOSSIER AGRÉGATEURS DE PRESSE

• Google Actualités : la tendance n’est pas au beau fixe

• Quelles alternatives crédibles à Google Actualités en 2020 ?

• Les agrégateurs de presse payants ont-ils toujours de la valeur ?