Brevet FR3093201A1 — publié le 20200828

Description Titre de l'invention : PROCÉDÉ DE FOURNITURE D'UNE INFORMATION PERTINENTE ASSOCIÉE À UN BREVET Domaine technique [0001] La présente invention vise un procédé de fourniture de fourniture d'une information pertinente associée à un brevet. Elle s'applique, notamment, la recherche dans des bases de données et à l'enrichissement de requêtes dans des bases de données de brevets avec des données statistiques nationales. De plus, la présente invention s'applique à la détection automatique de comportements d'utilisateurs en matière d'extensions de brevets. Technique antérieure [0002] Le compartimentage d'informations de types différents entraîne des difficultés de mise en relation par un utilisateur désireux de croiser des sources distinctes pour accroitre sa connaissance d'un sujet. [0003] De ce compartimentage résulte un risque d'absence d'identification d'une in- formation d'une première source par l'utilisateur lorsqu'il réalise une recherche d'informations à partir d'informations issues d'une deuxième source. Il résulte, de plus, un risque d'identification d'une mauvaise information ou d'une information moins pertinente que possible en raison de choix de l'utilisateur dans la recherche de l'information. Enfin, il résulte de manière évidente d'une perte de temps liée à la recherche par l'utilisateur qui doit analyser une information d'une première source pour identifier un critère de recherche dans une deuxième source, réaliser la recherche, trier les résultats avant d'en sélectionner un. [0004] Les bases de données répertoriant les brevets d'invention ne sont pas reliées aux bases de données d'informations statistiques relatives aux pays, telles par exemple des informations de type macro-économiques, dès que ces informations ne sont pas directement liées aux statistiques traitant des brevets. Il découle, de cette compartimentation de l'information, une difficulté à articuler les informations de type brevets aux autres informations pourtant nécessaires dans l'élaboration d'un choix stratégique lié aux brevets. Un tel choix est, par exemple, l'extension géographique d'une demande de brevet sous couvert du droit de priorité ou lors d'une sortie de demande PCT. Un tel choix requiert le croisement d'informations représentatives du potentiel de marché de la demande de brevet, de données budgétaires. Exposé de l'invention [0005] La présente invention vise à remédier à tout ou partie de ces inconvénients. [0006] À cet effet, la présente invention vise un procédé de fourniture d'une information 2 pertinente associée à un brevet comportant une étape de saisie d'au moins un identifiant de brevet d'invention, qui comporte : - une étape de conversion de l'identifiant saisi en un premier ensemble de mots-clés représentatifs d'au moins un domaine technique du brevet, dans une première base de données associant au moins un identifiant à un ensemble de mots-clés ; - une étape de création d'une requête de collecte d'informations représentatives d'un jeu de statistiques nationales, accessibles sur un réseau, en fonction des mots-clés résultant de la conversion et, pour chaque dite information, un deuxième ensemble de mots-clés associés à ladite information, - une étape de comparaison du premier ensemble de mots-clés et de chaque deuxième ensemble, - une étape d'affectation d'un poids à chaque information représentative du jeu de statistiques nationales collectée en fonction du résultat de la comparaison, - une étape de hiérarchisation du jeu de statistiques nationales en fonction du poids de chaque dite information, - une étape de sélection d'au moins un jeu de statistiques nationales parmi les jeux de statistiques nationales hiérarchisées et - une étape de fourniture de chaque dite statistique nationale du jeu de statistiques nationales sélectionnée. [0007] Grâce à ces dispositions, une requête, dans une base de données de brevet, est enrichie, en fonction de mots-clés associés au brevet de statistiques nationales, supranationales ou intranationales correspondantes, de manière automatique et fiable de sorte qu'un utilisateur puisse recevoir rapidement des informations fiables. De telles informations permettent, notamment, d'effectuer un choix avisé d'extension internationale d'une demande de brevet, par exemple. [0008] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte, en amont de l'étape de saisie, une étape de construction de la première base de données qui comporte : - une étape de collecte et d'indexation d'identifiants publics d'au moins un brevet et - une étape d'association, à chaque brevet dont les données publiques sont indexées, au moins une information représentative d'au moins un mot-clé. [0009] Ces modes de réalisation permettent de créer une nouvelle base de données de recherche utilisant les données publiques disponibles associées à des mots-clés pertinents en matière de domaine technique de l'invention. [0010] Dans des modes de réalisation, l'information est représentative d'au moins un intitulé d'une classe technique associé à un ensemble de mots-clés. [0011] Ces modes de réalisation permettent de déduire d'une classe internationale ou co- opérative de brevets des mots-clés représentant techniquement le domaine 3 d'application du brevet recherché. De tels mots-clés peuvent être associés via une table de correspondance, par exemple. [0012] Dans des modes de réalisation, l'information est représentative d'au moins une partie du contenu du brevet. [0013] Grâce à ces dispositions, les mots-clés sont déduits du contenu du brevet pour cor- respondre plus précisément au brevet concerné. Le contenu peut ici faire référence à la description, aux revendications ou à l'abrégé, par exemple. [0014] Dans des modes de réalisation, l'étape de construction de la première base de données comporte une étape de création d'une arborescence, reliant au moins deux identifiants de brevets, l'information représentative d'au moins un mot-clé étant associée en fonction de chaque identifiant relié à l'identifiant saisi lors de l'étape de saisie. [0015] Ces modes de réalisation permettent de lier des brevets par famille de brevets, par exemple en fonction d'une priorité revendiquée selon la convention de l'union de Paris. Des familles de brevets peuvent donc être créées, les informations contenues dans la base de données d'un brevet pouvant enrichir une requête formulée en ce qui concerne un brevet de la même famille. [0016] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention qui comporte une étape d'extrapolation d'une statistique nationale d'un jeu de statistiques nationales présentant une statistique nationale manquante, chaque valeur obtenue par extrapolation étant associée au deuxième ensemble de mots-clés de l'information représentative du jeu de statistiques nationales de la valeur extrapolée. [0017] Ces modes de réalisation permettent d'extrapoler des statistiques nationales si une ou plusieurs statistique nationale est manquante d'un jeu de statistiques nationales. [0018] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape de construction de la deuxième base de données comportant : - une étape de collecte et d'indexation de jeux de statistiques nationales, - une étape d'association, à chaque jeu de statistiques nationales indexé, au moins une information représentative d'au moins un mot-clé. [0019] Ces modes de réalisation permettent de construire une base de données de statistiques nationales disparates. [0020] Dans des modes de réalisation, les jeux de statistiques nationales sont organisés dans au moins une arborescence comportant au moins deux niveaux, un niveau dit « supérieur » auquel est rattaché un niveau dit « inférieur » comportant plusieurs jeux de statistiques nationales, le jeu de statistique nationale du niveau supérieur étant égal à la somme des jeux de valeurs du niveau inférieur. [0021] Ces modes de réalisation permettent de faire correspondre une classification de brevets à une classification de données statistiques nationales. [0022] Dans des modes de réalisation, lors de l'étape d'extrapolation, une statistique nationale est extrapolée en fonction du jeu de statistiques nationales d'un niveau supérieur. [0023] Grâce à ces dispositions, l'extrapolation de statistiques nationales est cohérente avec les autres jeux de statistiques nationales d'une même arborescence. [0024] Dans des modes de réalisation, les jeux de statistiques nationales sont organisés selon deux arborescences distinctes, une statistique nationale d'une arborescence étant extrapolée en fonction d'un jeu de statistiques nationales d'une autre arborescence. [0025] Ces modes de réalisation permettent d'extrapoler par rapport à d'autres jeux de sta- tistiques nationales liées, mais dans deux arborescences distinctes. [0026] Dans des modes de réalisation, la première base de données comporte pour chaque brevet, une identification d'au moins un titulaire et un code représentatif de la portée géographique, le procédé comporte, de plus : - une étape d'association d'au moins un autre brevet de la première base de données correspondant au premier ensemble de mots-clés de l'identifiant saisi et/ou au titulaire du titre, - une étape de décompte du nombre d'occurrences de chaque code représentatif de la portée géographique en fonction de chaque autre brevet associé brevet dont l'identifiant est saisi; - une étape de pondération de chaque statistique nationale du jeu de statistiques nationales sélectionné en fonction du nombre d'occurrences, - lors de l'étape de fourniture, le jeu de statistiques nationales est classé par pondération décroissante. [0027] Grâce à ces dispositions, le comportement de gestionnaires dans des situations si- milaires est modélisé et pet-met de déduire, pour le gestionnaire en charge du titre de propriété industrielle étudié, une stratégie adéquate en fonction des comportements observés pour limiter les coûts et optimiser les décisions prises. [0028] Dans des modes de réalisation, chaque statistique nationale est associée à une zone géographique de portée, le procédé comporte, de plus ; - une étape de définition d'une valeur limite prédéterminée, - une étape de classement de chaque statistique nationale du jeu de statistiques nationales sélectionné par zone géographique et par valeur décroissante, - une étape itérative de calcul de la somme de chaque statistique nationale, par ordre de classement, jusqu'à ce que la valeur de la somme soit supérieure ou égale à la valeur limite prédéterminée, et - lors de l'étape de fourniture, les statistiques nationales fournies sont les statistiques nationales utilisées lors de la dernière itération de l'étape de calcul. [0029] Ces modes de réalisation permettent d'emichir la requête avec des zones géo- graphiques. Brève description des dessins [0030] D'autres avantages, buts et caractéristiques particulières de l'invention ressortiront de la description non limitative qui suit d'au moins un mode de réalisation particulier du procédé objet de la présente invention, en regard des dessins annexés, dans lesquels : [0031] [fig.11 représente, schématiquement et. sous forme d'un logigramme, une succession d'étapes particulière d'un premier mode de réalisation procédé objet de la présente invention, [0032] [fig.21 représente, schématiquement et. sous forme d'un logigramme, une succession d'étapes particulière d'un deuxième mode de réalisation procédé objet de la présente invention, [0033] [fig.3] représente, schématiquement et sous forme d'un logigramme, une succession d'étapes particulière d'un troisième mode de réalisation procédé objet de la présente invention, [0034] [fig.4] représente, schématiquement et sous forme d'un logigramme, une succession d'étapes particulière d'un quatrième mode de réalisation procédé objet dc la présente invention, [0035] W8.51 représente, schématiquement, une représentation graphique des objets manipulés par le procédé objet dc la présente invention. [0036] DESCRIPTION D'EXEMPLES DE RÉALISATION DE L'INVENTION [0037] La présente description est donnée à titre non limitatif, chaque caractéristique d'un mode de réalisation pouvant être combinée à toute autre caractéristique de tout autre mode de réalisation dc manière avantageuse. [0038] On note dès à présent que les figures ne sont pas à l'échelle. [0039] On note, ici, que le terme « brevet » désigne à la fois une demande de brevet, un brevet délivré, un certificat d'utilité et tout autre titre de propriété industrielle classifié selon l'une des classifications techniques de brevets, parmi lesquelles notamment la CIB (pour « Classification Internationale des Brevets ») et la CCB (pour « Classification Coopérative des Brevets », connue en anglais sous le sigle CPC, pour « Cooperative Patent Classification »). [0040] On note que le terme « statistiques nationales » se réfère à toute donnée caractérisant un pays ou un groupement de pays. Cette donnée peut être représentative d'une activité économique, d'un état politique ou juridique ou représentative de la population d'un pays par exemple. Ces exemples sont donnés à titre non limitatifs. Par extension, un jeu de statistiques nationales est un ensemble de valeurs numériques représentant une même entité, sur plusieurs périodes temporelles et/ou zones géographiques. On note qu'une période temporelle est une durée de longueur prédéfinie, par exemple une 6 année ou un mois. On note également qu'une zone géographique est définie par la délimitation des frontières d'un pays ou d'un groupement de pays. [0041] On appelle « apprentissage automatique » toute technologie d'approche statistique permettant à un programme d'ordinateur d'améliorer sa performance pour résoudre une tâche sans que cette augmentation de performance soit le fait d'une programmation explicite. L'apprentissage automatique considéré peut mettre en oeuvre tout algorithme connu de l'Homme du Métier pour parvenir à l'objectif pour lequel il est appliqué. [0042] On note que le premier et le deuxième terminal informatique peuvent être confondus. [0043] On observe, sur la figure 1, un logigramme d'étapes d'un premier mode de réa- lisation particulier du procédé 10 objet de la présente invention. Le procédé 10 de fourniture d'une information pertinente associée à un brevet qui comporte une étape de saisie 11 d'au moins un identifiant de brevet d'invention, comporte : - une étape de conversion 12 de l'identifiant saisi en un premier ensemble de mots-clés représentatifs d'au moins un domaine technique du brevet, dans une première base de données associant au moins un identifiant à un ensemble de mots-clés ; - une étape de création 13 d'une requête de collecte d'informations représentatives d'un jeu de statistiques nationales, accessibles sur un réseau, en fonction des mots-clés résultant de la conversion et, pour chaque dite information, un deuxième ensemble de mots-clés associés à ladite information, - une étape de comparaison 14 du premier ensemble de mots-clés et de chaque deuxième ensemble, - une étape d'affectation 15 d'un poids à chaque information représentative du jeu de statistiques nationales collectée en fonction du résultat de la comparaison, - une étape de hiérarchisation 16 du jeu de statistiques nationales en fonction du poids de chaque dite information, - une étape de sélection 17 d'au moins un jeu de statistiques nationales parmi les jeux de statistiques nationales hiérarchisées et - une étape de fourniture 18 de chaque dite statistique nationale du jeu de statistiques nationales sélectionnée. [0044] L'étape de saisie 11 est effectuée au moyen d'un premier terminal informatique comportant une interface homme/machine, par exemple un clavier ou un écran tactile. Lors de l'étape de saisie 11 un opérateur insère dans un champ de saisie une suite de caractères alphanumériques représentant un identifiant d'un brevet. Un opérateur saisit, par exemple, un numéro de demande ou de publication d'un brevet. Par exemple, l'identifiant du brevet peut être un code composé de deux lettres représentatives d'une zone géographique et d'un ensemble de caractères numériques représentatifs d'un numéro de demande. [0045] Dans des modes de réalisation, l'identifiant correspond au numéro de publication, au 7 numéro de dépôt ou au numéro de délivrance d'un brevet ou d'une demande de brevet. Préférentiellement, chaque titre de propriété industrielle de la première base de données comporte un champ représentatif de la zone géographique, pays ou région, couverte par le titre. La forme d'un identifiant de brevet est connue de l'homme du métier. L'étape de saisie 11 peut comporter une étape d'affichage d'une saisie prédictive (autrement appelée « saisie intuitive ») connue de l'homme du métier. [0046] Lors de l'étape de conversion 12, l'identifiant saisi est associé à au moins un mot-clé dans la première base de données. La construction de la première base de données est décrite en regard du logigramme de la figure 2. [0047] L'étape de construction 21 de la première base de données comporte : [0048] - une étape de collecte 22 et d'indexation d'identifiants publics d'au moins un brevet et [0049] - une étape d'association 23, à chaque brevet dont les données publiques sont indexées, au moins une information représentative d'au moins un mot-clé. [0050] L'étape de collecte 22 est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un circuit électronique de calcul, de type ordinateur ou serveur informatique, configure pour recevoir via un moyen de communication, telle une carte réseau par exemple, des identifiants publics de brevets. [0051] Lors de l'étape de collecte 22 et d'indexation, plusieurs bases de données de brevets publiques de brevets sont collectées et assemblées. Chaque brevet est défini par une donnée informatique représentative d'un identifiant unique. [0052] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une pluralité d'étapes de collecte 22 de données. Une telle pluralité d'étapes de collecte 22 peut correspondre soit à la collecte successive d'un type de données identique et/ou à un la collecte de plusieurs types de données distinctes. [0053] Préférentiellement, chaque brevet est associé à au moins une des caractéristiques suivantes : - une donnée informatique représentative d'un titulaire du titre dite « titulaire », - une donnée informatique représentative d'au moins une classe technique dite « classe », - un mandataire, - un numéro de priorité, - une date de priorité, - l'identification d'au moins un inventeur, - une date de dépôt, - un numéro de dépôt, - une date de publication, - un numéro de publication, 8 - un titre, - au moins un document cité dans la procédure d'examen du brevet, - un abrégé, - une description, - au moins une revendication et/ou - de toute autre information connue de l'homme du métier et présente sur au moins base de données de titres de propriété industrielle. [0054] La donnée informatique représentative d'un titulaire peut représenter, un nom, une adresse, un numéro de téléphone, une forme juridique, un numéro d'identification unique délivré par une administration gouvernementale, et/ou toute autre information représentative d'une entreprise ou d'un particulier. [0055] Chaque donnée informatique représentative d'au moins une classe technique peut correspondre à un élément d'une classification de brevets telles la « Classification coopérative des brevets » (d'acronyme « CPC ») ou la « Classification internationale des brevets » (d'acronyme « CIB »). Chaque code représentatif d'un domaine technique de la CPC et de la CIB comporte au moins, dans l'ordre suivant : - une lettre représentative d'une section, - deux chiffres représentatifs d'une classe, - une deuxième lettre représentative d'une sous-classe, - au moins un chiffre représentatif d'un groupe. [0056] Dans des modes de réalisation, chaque code comporte de plus, au moins deux autres chiffres séparés de chaque chiffre représentatif d'un groupe par le symbole « / ». Lesdits deux autres chiffres représentent un sous-groupe. Par exemple, la chaine alphanumérique d'une donnée représentative d'une classe technique serait « A21C1/06 ». [0057] L'étape d'association 23 est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un circuit électronique de calcul, de type ordinateur ou serveur informatique, configuré pour associer directement ou indirectement au moins un mot-clé à un identifiant de brevet. Une association indirecte est réalisée, par exemple, par l'association d'un indicateur de classe technique correspondant, via une table de correspondance, à un ensemble de mots-clés. [0058] Dans des modes de réalisation, lors de l'étape d'association 23, l'information est re- présentative d'au moins un intitulé d'une classe technique associé à un ensemble de mots-clés. Par exemple, la classe technique est associée, dans une autre base de données à un intitulé. Des mots-clés peuvent être extraits dudit intitulé. [0059] Dans des modes de réalisation, l'information est représentative d'au moins une partie du contenu du brevet. Par exemple, l'information est représentative d'au moins une partie d'une revendication, de l'agrégé, du titre ou de la description. [0060] Dans des modes de réalisation, l'information est représentative d'au moins une 9 activité d'au moins un titulaire. Par exemple, chaque titulaire est associé à un domaine économique d'activité dans une autre base de données. Le domaine technique d'activité peut être représenté par un code selon la nomenclature d'activité française (d'acronyme « NÀF ») ou tout équivalent dans d'autres pays. [0061] Dans des modes de réalisation, l'information est représentative d'une combinaison des informations ci-dessus. [0062] Dans des modes de réalisation, l'étape de construction 20 comporte une étape de création 24 d'une arborescence, reliant au moins deux identifiants de brevets, l'information représentative d'au moins un mot-clé étant associée en fonction de chaque identifiant relié à l'identifiant saisi lors de l'étape de saisie. [0063] L'étape de construction 24 est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un circuit électronique de calcul, de type ordinateur ou serveur informatique, configure pour associer en base de données plusieurs identifiants de brevets selon une règle déterminée. [0064] Dans des modes de réalisation, un ou plusieurs brevets peuvent être cités lors de la procédure de délivrance du brevet dont l'identifiant est saisi, reliant lesdits brevets au brevet dont l'identifiant a été saisi. Chacun desdits brevets est identifié par un identifiant unique associé à une information représentative d'au moins un mot-clé. Dans des modes de réalisation, deux identifiants de brevet sont reliés par au moins une revendication de priorité commune, ou par un titulaire commun, par exemple. [0065] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 2, le procédé 20 comporte, en amont de l'étape de conversion 12, une étape de lecture d'une donnée représentative d'un contenu du brevet, l'étape de conversion 12 étant réalisée en fonction des données lues. [0066] Une telle étape de lecture peut être réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un circuit électronique de calcul configuré pour exécuter un programme informatique de lecture de documents. [0067] Cette donnée représentative est, pal- exemple, un texte représentatif de l'abrégé du brevet sur une base de données, tel un registre de brevets. Ce contenu textuel est alors, par exemple, ajouté au premier ensemble de mots-clés, de sorte quel le calcul est alors lié au brevet qui contextualise la classe à l'application visée par le brevet. [0068] Lors de l'étape de conversion 12, chaque information représentative d'au moins un mot-clé est obtenue par consultation de la première base de données. Puis, au moins un mot-clé associé à l'information est obtenu. Préférentiellement, chaque mot-clé obtenu est intégré au premier ensemble de mots-clés. L'étape de conversion 12 est réalisée, par exemple, par le serveur informatique dans une base de données associant, pour au moins un identifiant de brevet au moins une classe technique. Cette base de données est, par exemple, un registre de brevets en ligne, tels, pal- exemple, le registre français des brevets tenu par l'INPI (pour « Institut National de la Propriété Industrielle »), le registre européen des brevets tenu par l'OEB (pour « Office Européen des Brevets ») ou le registre des brevets des États-Unis d'Amérique tenu par rUSPTO (pour « United States Patent and Trademarks Office », traduit par Office des Brevets et des Marques des États-Unis). Cette base de données est, préférentiellement, la base DocDB tenue par l'OEB. [0069] Dans des modes de réalisation, l'étape de conversion comporte une étape de sup- pression des doublons du premier ensemble de mots-clés. [0070] Dans des modes de réalisation, au moins un mot-clé pour lequel l'information repré- sentative est au moins un élément parmi une partie d'une revendication, du titre, de l'abrégé chou de la description est extrait dudit élément. [0071] Dans des modes de réalisation, au moins un mot-clé pour lequel l'information repré- sentative est au moins une classe technique est extrait de l'intitulé de la classe technique. [0072] Dans des modes de réalisation, au moins un mot-clé est associé à une valeur de pertinence, cette valeur de pertinence étant calculée par analyse sémantique et/ou statistique des mots-clés candidats à la conversion. [0073] Dans des modes de réalisation dans lesquels une arborescence est créée, l'ensemble de mots-clés comporte au moins partiellement les mots-clés d'un brevet dont l'identifiant est relié au brevet dont l'identifiant est saisi. Il y a alors une accumulation des mots-clés pour plus de précision lors de la recherche. [0074] Le procédé d'extraction de mots-clés est connu de l'homme du métier. [0075] Le procédé 10 comporte une étape de création 13 d'une requête de collecte d'informations représentatives d'un jeu de statistiques nationales, accessibles sur un réseau, en fonction des mots-clés résultant de la conversion et, pour chaque dite information, un deuxième ensemble de mots-clés associés à ladite information. [0076] Une requête de collecte d'informations, aussi connue sous l'appellation « requête de recherche ». Lors de l'étape de création 13 d'une requête, le premier ensemble de mots-clés est utilisé par un moteur de recherche d'informations dans la deuxième base de données. Une requête est un ensemble de mots associés à des opérateurs logiques tels que «ET », « OU », ou encore « ET/OU ». Le moteur de recherche fouille dans les données à sa disposition pour recherche les mots en fonction des opérateurs logiques définis. [0077] Préférentiellement, lors de l'étape de création 13, l'ensemble de mots est associé à un opérateur « ET/OU », c'est-à-dire que l'ensemble des mots peut apparaitre simultanément ou alternativement dans un champ de recherche. [0078] La deuxième base de données est détaillée en regard de l'étape de construction 31 re- présentée en figure 3. L'étape de construction 31 de la deuxième base de données 11 comporte : - une étape de collecte et d'indexation 32 de jeux de statistiques nationales, - une étape d'association 33, à chaque jeu de statistiques nationales indexé, au moins une information représentative d'au moins un mot-clé. [0079] L'étape 32 de collecte et d'indexation de jeux de statistiques nationales est réalisée, par exemple, par un opérateur humain consultant une base de données ouverte de données statistiques nationales et enregistrant tout ou partie des données accessibles sur un serveur informatique ou sur un terminal informatique, tel un ordinateur. Cette étape 32 de collecte peut également être automatique et réalisée par connexion d'un serveur informatique ou ordinateur de collecte à une base de données ouverte. Alternativement, des données statistiques nationales peuvent être saisies par un opérateur humain, via une interface homme-machine, sur un serveur informatique ou ordinateur de collecte. [0080] Chaque donnée statistique nationale ainsi collectée comporte, a minima, un ensemble de mots-clés associé à une valeur chiffrée. Par exemple, une donnée statistique nationale collectée est : « nombre de stéthoscopes vendus en Europe » associé au nombre 175 372. [0081] L'étape 14 de comparaison est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre in- formatique d'un algorithme de mesure de proximité lexicale et/ou sémantique entre deux ensembles de mots-clés. Un tel algorithme est, par exemple, un algorithme de mesure d'une distance : - de Hamming, - de Levenshtein, - de Damerau-Levenshtein, la distance d'édition et la distance d'édition avec transposition et/ou - distance de Jaro-Winkler. [0082] Ces exemples de distances sont bien connus de l'art antérieur et du domaine de la fouille de texte, visent à évaluer la distance qui sépare deux chaînes de texte, tels les mots-clés de classe ou de données statistiques nationales par exemple. [0083] Cette mesure de distance, ou d'indice de similarité à l'inverse, a lieu pour au moins une paire formée d'un ensemble, ou sous-ensemble, de mots-clés d'une classe et d'un ensemble, ou sous-ensemble, de mots-clés d'une donnée statistique nationale. [0084] Les classes et jeux de statistiques nationales peuvent appartenir à une arborescence, dite classification, composée de noeuds et de branches. Deux telles arborescences sont illustrées en figure 5 : - une classification 505 technique d'une part, - une classification 510 de données statistiques nationales d'autre part. [0085] La classification 505 technique est formée de deux niveaux de noeuds, 540 et 515, le 12 noeud 540 encapsulant thématiquement le noeud 515. Par exemple, le noeud 540 correspond aux techniques de l'agriculture, et le noeud 515 à la culture de fruits. [0086] Deux classes 520 terminales sont également représentées et rattachées au noeud 515. Ces classes correspondent aux terminaisons de l'arborescence et sont, par exemple, « techniques de culture en verger » et « techniques de culture sous serre ». On appelle, dans ce document, « classe » à la fois un noeud et une terminaison de la classification. [0087] La classification 510 de données statistiques nationales est formée de deux niveaux de noeuds, 525 et 530, le noeud 525 cncapsulant thématiquement le noeud 530. Par exemple, le noeud 525 correspond aux valeurs de production agricoles des fruits et légumes, et le noeud 530 à la valeur de production agricoles des fruits. [0088] Deux classes 535 terminales sont également représentées et rattachées au noeud 530. Ces classes correspondent aux terminaisons de l'arborescence et sont, par exemple, « fruits produits sous serre » et « autres productions de fruits ». On appelle, dans ce document, « donnée statistique nationale » à la fois un noeud et une terminaison d'une telle classification de données statistiques nationales. [0089] Lorsqu'au moins une des données parmi des classes ou des données statistiques na- tionales sont classifiées selon une arborescence déterminée, l'étape de comparaison 13 peut être modifiée ainsi : la similarité est mesurée entre paires de classes - données statistiques nationales est réalisée à différents niveaux d'au moins une arborescence de sorte à hiérarchiser les données statistiques nationales en fonction du niveau pour lequel l'indice de similarité est maximal. [0090] Ainsi, préférentiellement, cet indice est mesuré en partant soit du niveau le plus haut, soit le plus bas d'une classification et en allant vers l'autre extrémité. [0091] Dans l'exemple de la figure 5, par exemple, un indice de similarité est d'abord mesuré entre le noeud 540 et le noeud 525, puis entre le noeud 540 et le noeud 530, puis entre le noeud 540 et chaque donnée 535 terminale. Le même cycle recommence avec les enfants du noeud 540, et ainsi de suite, de sorte à produire une matrice d'indices de [0092] Cette matrice permet d'identifier, pour une classe donnée, la donnée statistique nationale la plus pertinente, quel que soit le niveau dans l'arborescence de cette donnée statistique nationale. Préférentiellement, lors des calculs associés à un noeud, on inclut tout ou partie des mots-clés des enfants dudit noeud aux mots-clés du noeud. [0093] Dans l'exemple de la figure 5, pour la classe « techniques de culture sous serre », la donnée statistique nationale la plus similaire est « fruits produits sous serre ». Pour la classe « techniques de culture en verger », la donnée statistique nationale la plus similaire est, dans cet exemple, « valeurs de production agricoles de fruits ». [0094] Préférentiellement, plus une donnée statistique nationale associée à une classe est basse dans l'arborescence économique, plus son indice de similarité est augmenté. 13 [0095] Dans des variantes, au cours d'une étape de sélection, un utilisateur peut requérir, via une interface homme-machine, de remonter à un niveau de classification technique supérieur ou de descendre à un niveau de classification technique inférieur, dans ce cas, les données statistiques nationales sont adaptées pour correspondre au niveau de classification visé par l'utilisateur. [0096] Lorsqu'aucun indice de similarité n'a été calculé pour une paire donnée, l'indice de similarité est déterminé comme minimal, par exemple. [0097] Le procédé 10 comporte une étape d'affectation d'un poids à chaque information re- présentative du jeu de statistiques nationales collectée en fonction du résultat de la comparaison. Le poids affecté est représentatif d'au moins un élément, ou une combinaison parmi : - la mesure de similarité effectuée le cas échéant, - le nombre de mots-clés commun aux deux ensembles, - le niveau de classification, - la complétude du jeu de statistiques nationales, - la provenance des données statistiques nationales, - un facteur de pertinence ou de non-pertinence donné par l'utilisateur au moyen d'une interface homme machine. [0098] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 1, le procédé 10 l'étape de pondération d'un jeu de statistiques nationales est réalisée au moins partiellement en fonction d'une donnée représentative d'une nationalité d'un déposant du brevet. Cette donnée représentative peut être lue, par exemple, sur une base de données en ligne, tel un registre de brevets par exemple. [0099] Une étape de hiérarchisation 16 du jeu de statistiques nationales en fonction du poids de chaque dite information. L'étape 16 de hiérarchisation est réalisée, par exemple, par tri des statistiques nationales en relation avec une classe donnée en fonction croissante, ou décroissante du poids affecté. Ce tri est réalisé, par exemple, par un programme informatique. Cette étape 16 de hiérarchisation vise à faciliter la sélection par un utilisateur humain ou par un processus de sélection automatique réalisé, par exemple, par une intelligence artificielle. [0100] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 1, l'étape de hiérarchisation 16 de jeux de statistiques nationales est réalisée, lorsqu'au moins deux classes sont lues, en fonction d'au moins une classe associée à au moins une donnée statistique nationale. [0101] Dans des variantes, le serveur informatique associe à au moins une classe un in- dicateur représentatif d'un caractère applicatif ou technologique, la hiérarchisation 16 étant réalisée de sorte que les données statistiques nationales associées à une classe applicative soient placées plus haut hiérarchiquement. 14 [0102] Le procédé 10 comporte une étape de sélection 17 d'au moins un jeu de statistiques nationales parmi les jeux de statistiques nationales hiérarchisées. [0103] L'étape 17 de sélection est réalisée, par exemple, par un opérateur humain sélec- tionnant, via une interface homme-machine et sur un terminal informatique, au moins une donnée statistique nationale à associer avec au moins une classe. Alternativement, cette étape 17 de sélection est réalisée de manière automatique des qu'une paire présente un poids supérieur à une valeur limite prédéterminée ou déterminée et apprise par une intelligence artificielle. Un tel apprentissage est décrit au regard d'une étape d'apprentissage optionnelle décrite ci-dessous. [0104] Dans des modes de réalisation, le procédé 10 comporte une étape d'enregistrement, mise en oeuvre, par exemple, par un serveur informatique connecté au terminal utilisé par l'opérateur humain pour enregistrer chaque sélection faite par l'opérateur de sorte à constituer graduellement une base de données de liens entre classes et données statistiques nationales. Cet enregistrement vise à faciliter la sélection réalisée au cours d'une deuxième étape de sélection. [0105] Dans des modes de réalisation, une étape de connexion est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un réseau de données, tel Internet ou un réseau cellulaire par exemple, entre le deuxième terminal informatique et le serveur informatique enregistrant les associations entre classes et données statistiques nationales. [0106] La deuxième étape de sélection est réalisée, par exemple, par un opérateur humain sélectionnant, via une interface homme-machine et sur un terminal informatique, au moins une association parmi les associations enregistrées. Alternativement, cette étape de sélection est réalisée de manière automatique en fonction d'un comportement de l'utilisateur appris par une intelligence artificielle. Un tel apprentissage est déciit au regard d'une étape d'apprentissage optionnelle déciite ci-dessous. [0107] À l'issue de ce procédé 10, un brevet a été associé une jeu de statistiques nationales, une telle association étant fournie, par exemple, affichée ou utilisée dans un processus ultérieur. [0108] Dans des modes de réalisation particuliers, le procédé 10 comporte une étape d'inscription d'au moins une association sélectionnée au cours de la deuxième étape de sélection sur un serveur informatique. [0109] Cette étape d'inscription est réalisée, par exemple, de manière similaire à l'étape d'enregistrement, via la connexion du serveur informatique au deuxième terminal. Préférentiellement, cette association est inscrite dans un profil d'utilisateur de l'utilisateur ayant réalisé la deuxième étape de sélection. [0110] Dans ces variantes, l'étape d'affectation d'un poids peut être adaptée en fonction d'un contexte de l'utilisateur, ou d'un indicateur de pertinence ou non, et de réduire le champ des associations applicables à l'utilisateur. Ainsi, les associations enregistrées au cours de l'étape d'affectation d'un poids 17 peuvent être contextuellernent neutres tandis que les associations inscrites au cours de l'étape d'inscription tiennent comptent du contexte propre à l'utilisateur. [0111] Par exemple, une donnée statistique nationale peut associer une classe technique de « moyens de commandes électroniques » à la fois à une donnée statistique nationale de « commandes automatiques de portes » et de « commandes automatiques de vannes de gaz ». Ces deux associations peuvent avoir été sélectionnées au cours de la première étape 17 de sélection car visant bien des moyens de commandes électriques. Au cours de la deuxième étape de sélection, l'utilisateur, gestionnaire d'un portefeuille de brevets dans le domaine du gaz, sélectionne uniquement les commandes automatiques de vannes de gaz de sorte à visualiser des données statistiques nationales pour son utilisation des brevets, modifiant ainsi le poids affecté aux jeux de statistiques nationales. [0112] Dans des modes de réalisation, au moins une étape de sélection 17 est réalisée par un algorithme d'apprentissage automatique. [0113] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 1, le procédé 10 comporte en aval de l'étape d'inscription, une étape 150 d'apprentissage d'un comportement de sélection au cours de la deuxième étape de sélection, l'algorithme d'apprentissage automatique sélectionnant une association en fonction d'au moins un comportement appris. [0114] L'étape 150 d'apprentissage est réalisée, par exemple, de manière probabiliste par lecture successive des sélections réalisées par un utilisateur pour déterminer un comportement de l'utilisateur en regard des premiers et deuxièmes ensembles de mots-clés. La description qui suit considère qu'un premier ensemble est défini par l'intitulé d'une classe et qu'un deuxième ensemble est défini par l'intitulé d'un jeu de statistiques nationales. Lorsqu'une fréquence d'association classe - jeu de statistique nationale est inférieure à une fréquence limite déterminée, l'association classe -jeu de statistiques nationales est soit retirée pour cet utilisateur, soit prédésélectionnée. Lorsqu'une fréquence d'association est basse pour un nombre déterminé d'utilisateurs distincts, le poids affecté entre la classe et le jeu de statistiques nationales peut être réduit de sorte qu'au cours de l'étape de sélection, cette association soit hiérarchisée à un niveau plus bas ou que, si la sélection est automatisée, cette association soit effacée. [0115] Dans des modèles d'apprentissage plus approfondis, l'algorithme d'apprentissage au- tomatique est conçu pour détecter, dans un ensemble de mots-clés non sélectionnés par un utilisateur en regard d'un jeu de statistiques nationales, la composition de cet ensemble de sorte à établir une règle en fonction des comportements successifs de l'utilisateur. [0116] L'étape 18 de fourniture est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un affichage sur un écran du deuxième terminal. 16 [0117] On décrit, ci-après des étapes particulières et des modes de réalisation particuliers de l'étape de construction de la deuxième base de données. [0118] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte, en aval de l'étape de collecte 32, une étape de normalisation d'au moins une partie des données collectées. [0119] Le problème à résoudre est le suivant : un ensemble de données collecté peut comporter des données classées selon plusieurs approches systématiques distinctes (de type taxonomie par exemple), rendant les données incohérentes. Dans un tel ensemble, chaque donnée comporte à la fois une valeur et un indicateur de système de classification utilisé. Toutefois, il résulte de la pluralité d'approches systématiques utilisées une incohérence entre les données représentatives, pourtant, d'un même objet ou concept. [0120] Une illustration de cet exemple est, par exemple, la classification d'une valeur monétaire de production de chaussures évoluant d'une année à l'autre. Dans cette illustration, cette valeur monétaire peut être positionnée dans une classe nommée «A » d'un premier système pour une année déterminée et dans une classe nommée «B » d'un deuxième système pour une autre année. Or, pour la première année déterminée, la classe «B » correspond dans le premier système utilisé à la valeur monétaire de production de savon, résultant en une incohérence des données collectées. [0121] Cette illustration peut être schématisée ainsi, pour une donnée représentative d'un objet et/ou concept unique : [0122] [Tableauxl] Production de chaussures 2010 2000 Classe 2010 A Système de classification 2010 1 Production de chaussures 2011 2500 Classe 2011 B Système de classification 2011 2 [0123] Ainsi, au cours de l'étape de normalisation, un ensemble de données collectées cst traduit selon unc approche systématique unifiée. Cette étape de normalisation est réalisée, par exemple, par un dispositif électronique de calcul configure pour attribuer une valeur à chaque entrée d'une base de données comportant l'ensemble de données, ladite valeur étant associée à un indicateur de système de classification utilisé unique. [0124] Le système de classification utilisé peut être déterminé par un utilisateur, via une interface homme-machine. L'utilisateur choisit, par exemple, un système de classification parmi une liste de tous les systèmes de classification dont un indicateur est 17 détecté parmi les données de l'ensemble de données. [0125] Le système de classification utilisé peut être déterminé automatiquement, par exemple, par le dispositif électronique de calcul configure pour déterminer de manière statistique un nombre de données associées à chaque système de classification et pour sélectionner le système de classification dont le nombre d'occurrences est le plus élevé. Alternativement, cette approche statistique peut être réalisée sur un échantillon de données correspondant à des états de l'objet et/ou concept compris entre deux dates déterminées, par exemple deux ans en amont de la date d'exécution de l'étape d'harmonisation. [0126] Alternativement, le dispositif électronique de calcul est configure pour déterminer de manière statistique un nombre de données associées à chaque système de classification pour des données correspondent au dernier état de l'objet et/ou concept que ces données représentent et pour sélectionner le système de classification dont le nombre d'occurrences est le plus élevé. [0127] Une fois le système de classification utilisé déterminé, l'étape de normalisation met en oeuvre, préférentiellement, une table de correspondance entre systèmes de classification pour remplacer les indicateurs de système de classification non utilisés par les indicateurs du système de classification. Par exemple, dans le tableau ci-dessous, les entrées correspondant aux lignes « classe 2010- A » et « système de classification 2010- 1 » sont remplacées ou complétées par des lignes « classe 2010- B » et « système de classification 2010 - 2 ». [0128] La table de correspondance peut être prédéterminée, collectée ou dynamique et obtenue par l'utilisation d'un algorithme d'apprentissage automatique configuré pour déterminer une proximité sémantique entre objets d'au moins deux systèmes de classification différents et, en fonction d'une valeur de cette proximité sémantique, déterminer une correspondance entre les classes correspondantes auxdits objets dans les systèmes de classification. [0129] Par exemple, dans le tableau ci-dessus, les valeurs de 2010 et 2011 sont toutes deux représentatives, quel que soit le système de classification, de la valeur de production de chaussures. La proximité entre ces deux labels est totale puisque ces labels sont identiques : une correspondance peut ainsi être automatiquement générée entre les classes A, du système de classification 2010 et B du système de classification 2011. [0130] Dans des variantes, lorsque cette table de correspondance associe plusieurs classes dans un système non-utilisé à une classe dans le système utilisé, les valeurs associées à ces classes sont additionnées pour produire une valeur composite. Par exemple, si une valeur en 2010 pour la classe « A» est de 10 et la valeur en 2010 pour une classe «B » est de 20 et que la table de correspondance fait correspondre « A» à la classe « C » et « B » à la classe « C », la valeur en classe « C » pour 2010 et dans le système de classi- 18 fication de « C » est de 30. [0131] Parfois, une telle approche est impossible, notamment lorsqu'une classe d'un système de classification antérieur au système de classification utilisé est scindée en deux. Il est, dans ces cas-là, impossible de savoir quelle part d'une valeur associée à une classe du système de classification antérieure est à affecter à chacune des deux nouvelles classes dans le système de classification utilisé. Dans de tels cas, le dispositif électronique de calcul attribue soit une valeur de 0 dans le système de classification utilisé, soit une valeur déterminée en fonction d'une proportion déterminée entre les deux classes du système de classification utilisé. [0132] Dans ces variantes, le procédé objet de la présente invention comporte une étape d'extrapolation 34 d'une statistique nationale d'un jeu de statistiques nationales présentant une statistique nationale manquante, chaque valeur obtenue par extrapolation étant associée au deuxième ensemble de mots-clés de l'information représentative du jeu de statistiques nationales de la valeur extrapolée. Cette étape 34 d'extrapolation est réalisée, par exemple, par le dispositif électronique de calcul calculant une moyenne de la proportion relative de valeurs connues pour des classes du système de classification utilisé formant, de manière combinée, une classe du système de classification antérieur pour un autre jeu de données connu. Par exemple, voici un tableau de données : [0133] [Tableaux2] Production de chaussures 2010 2000 Classe 2010 A Système de classification 2010 1 Production de chaussures 2011 3000 Classe 2011 B Système de classification 2011 2 Production de chaussures 2011 1000 Classe 2011 C Système de classification 2011 2 101341 Dans cet exemple, la valeur associée à la classe « A » dans le système de classi- fication 2010 correspond en partie à la valeur associée à la classe « B » et en partie à la valeur associée à la classe « C» du système de classification 2011. La valeur associée aux classes « B » et « C » dans le système de classification 2011 représentent respectivement 75% et 25% du total de ces deux valeurs. 101351 Ainsi, la valeur associée à la classe « A » dans le système de classification 2010 peut 19 recevoir en valeur correspondante dans les classes « B » et « C » du système de classification 2011 respectivement les valeurs « 1500» et « 500». [0136] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape de calcul d'une valeur agrégée en fonction de valeurs collectées au cours de l'étape 32 de collecte, harmonisées au cours de l'étape d'harmonisation et/ou extrapolées au cours de l'étape 34 d'extrapolation. Une telle valeur agrégée correspond, par exemple, à une valeur d'un indicateur économique pour un office de brevet, cette valeur d'indicateur économique étant obtenue par addition des valeurs de l'indicateur économique pour les pays membres de cet office de brevets. [0137] Dans des modes de réalisation, l'étape 34 d'extrapolation consiste à combler, dans une suite de données, des valeurs manquantes. [0138] Par exemple, si le jeu de données comporte seulement des valeurs pour les années 2010, 2011, 2013 et 2014, quelle valeur considérer pour l'année 2012 ? Cette continuité de la donnée est essentielle pour détecter une tendance dans de nombreux usages. [0139] Plusieurs méthodes d'extrapolation peuvent être employées ici. Dans une première variante, une interpolation linéaire est employée pour déterminer une fonction mathématique qui comporte deux points entourant une donnée manquante et en calculant, à partir de cette fonction, la valeur pour le point manquant. Par exemple, si la valeur associée à 2011 est « 10 » et la valeur associée à 2013 est « 30 », la valeur 2012 peut être estimée à « 20 », soit la moyenne de « 10 » et de « 30 ». [0140] Une telle méthode, toutefois est limitée aux cas où une valeur postérieure à la valeur recherchée est connue et, de plus, perd grandement en précision lorsqu'il manque plusieurs valeurs successives. Enfin une telle méthode empêche la valeur ainsi calculée de sortir de l'intervalle compris entre la valeur minimale et la valeur maximale des valeurs entourant la valeur à estimer. [0141] Pour pallier ces inconvénients, une méthode alternative d'extrapolation employée peut consister en une extrapolation de tendance. [0142] Dans des modes de réalisation, les jeux de statistiques nationales sont organisés dans au moins une arborescence comportant au moins deux niveaux, un niveau dit supérieur » auquel est rattaché un niveau dit « inférieur » comportant plusieurs jeux de statistiques nationales, le jeu de statistique nationale du niveau supérieur étant égal à la somme des jeux de valeurs du niveau inférieur. Dans ces modes de réalisation, une fonction d'ajustement de courbe peut être employée sur un ensemble de valeurs antérieures à une valeur à combler. Une fois cette courbe obtenue, le calcul de la valeur manquante peut être réalisé en fonction d'une des coordonnées de cette valeur, comme une année par exemple. [0143] Toutefois, une telle méthode peut engendrer des courbes présentant localement des taux de croissance trop importants pour être cohérents avec des valeurs réelles mesurées a posteriori. [0144] Pour éviter un tel inconvénient, une valeur à combler peut être déterminée par pon- dération des résultats de différentes méthodes d'extrapolation, telles par exemple les méthodes d'interpolation linéaire et d'ajustement de courbe. [0145] Dans des modes de réalisation, dans lequel les jeux de statistiques nationales sont organisés dans au moins une arborescence comportant au moins deux niveaux, un niveau dit « supérieur » auquel est rattaché un niveau dit « inférieur » comportant plusieurs jeux de statistiques nationales, le jeu de statistique nationale du niveau supérieur étant égal à la somme des jeux de valeurs du niveau inférieur. [0146] Dans des modes de réalisation, les jeux de statistiques nationales sont organisés selon deux arborescences distinctes, une statistique nationale d'une arborescence étant extrapolée en fonction d'un jeu de statistiques nationales d'une autre arborescence. Dans ces modes de réalisation, des méthodes d'extrapolation consistent en l'application d'une tendance issue d'un autre jeu de valeurs au jeu de valeurs pour lequel une valeur doit être comblée, lors d'une étape de comparaison d'arborescences. Cet autre jeu de valeurs peut être issu d'une étape 32 de collecte d'un jeu de statistiques nationales distinctes. [0147] Ces méthodes consistent à déterminer un taux de variation d'une valeur à partir d'un taux de variation mesurée pour d'autres valeurs connues d'un autre jeu de valeurs. [0148] Par exemple de manière très simplifiée, si entre les années 2010 et 2011, le taux de croissance du Produit Intérieur Brut est de 5%, une valeur de production de chaussures en 2011, à combler, peut être calculée par l'utilisation de la formule « valeur de production de chaussures en 2010 x 105% ». [0149] Le jeu de valeurs utilisé pour déterminer cette variation peut être prédéterminé ou, préférentiellement, déterminé automatiquement. [0150] Dans des variantes où le jeu de valeurs sélectionné est déterminé automatiquement, une étape de détermination est réalisée au cours du procédé objet de la présente invention. Cette étape de détermination est réalisée, par exemple, par un dispositif électronique de calcul. [0151] Au cours de cette étape de détermination, au moins un jeu de valeurs est sélectionné parmi un ensemble de jeux de valeurs disponibles. Pour chaque tel jeu de valeurs sélectionné, une évaluation de la pertinence du jeu de valeurs est réalisée. Cette évaluation est réalisée, par exemple, par la comparaison entre une variation dans le temps du jeu de valeurs et une variation dans le temps du jeu de valeurs dont une valeur est à combler. Si les signatures des variations correspondent, c'est-à-dire présentent un indice de con-élation supérieur à une valeur déterminée, le jeu de valeurs évalué est validé. 21 [0152] Le taux de variation correspondant à une valeur connue dans le jeu de valeurs connu correspondant à une valeur inconnue du jeu de valeurs à combler est ensuite appliqué au jeu de valeurs à combler pour déterminer la valeur inconnue. [0153] Dans des variantes, des valeurs connues du jeu de valeurs à combler sont vir- tuellement considérées comme inconnues, de sorte que la fiabilité de prédiction peut être évaluée au cours de l'étape d'évaluation à partir de valeurs réelles. [0154] Dans des variantes, que l'extrapolation soit réalisée pour combler une valeur manquante dans une suite de valeurs ou pour calculer une valeur en bout de jeu de valeurs, le procédé objet de la présente invention met en oeuvre un algorithme d'apprentissage automatique configure pour à partir d'un ensemble de valeurs connues et d'un nombre déterminé de paramètres associés à ces valeurs, déterminer une pondération entre des valeurs associées à paramètres d'autres jeux de valeurs. [0155] Ci-après, un exemple d'étape d'extrapolation est fourni. [0156] Dans cet exemple, on considère que les valeurs collectées sont issues de sources distinctes et que ces valeurs sont représentatives de différentes manières de caractériser un pays. À titre d'exemple : - une première source de données fournit un jeu de valeurs représentatives d'un nombre de naissances, du PIB et d'une production énergétique issues de sources renouvelables pour la France, le Royaume-Uni et l'Allemagne, - une deuxième source de données fournit un jeu de valeurs représentatives d'une valeur monétaire représentative des imports et exports de couches infantiles recyclables pour la France et le Royaume-Uni et - une troisième source de données fournit un jeu de valeurs représentatives d'une valeur monétaire représentative de la production de couches infantiles pour la Rance et l'Allemagne. [0157] Chaque jeu de valeurs comporte une valeur pour chacune des années 2010, 2011 et 2012, par exemple. Dans cet exemple, la valeur de production de couches infantiles est inconnue pour le Royaume-Uni, quelle que soit l'année. [0158] Pour déterminer les valeurs de production de couches infantiles du Royaume-Uni de 2010, 2011 et 2012, le dispositif électronique calcul évalue l'évolution du PIB de France entre 2010 et 2011 et entre 2011 et 2012 et compare cette évolution avec, respectivement, l'évolution de la valeur monétaire représentative de la production de couches infantiles pour la France entre 2010 et 2011 et entre 2011 et 2012. Si ces évolutions présentent un coefficient de corrélation plus élevé que, par exemple, l'évolution de la production énergétique issue de sources renouvelables de France entre 2010 et 2011 et entre 2011 et 2012 comparée avec, respectivement, l'évolution de la valeur monétaire représentative de la production de couches infantiles pour la France entre 2010 et 2011 et entre 2011 et 2012, alors le dispositif de calcul détermine que l'évolution du PIB est plus représentative que l'évolution de la production énergétique issue de sources renouvelables pour estimer la valeur la valeur de production de couches infantiles. Connaissant le PIB du Royaume-Uni et son évolution dans le temps, le dispositif électronique de calcul détermine une règle de trois applicable en France et en Allemagne entre le PII3 et la production de couches infantiles et applique cette règle de trois à la valeur du PIB du Royaume-Uni pour chaque année pour déterminer la valeur de production infantile des années 2010, 2011 et 2012. [0159] Dans une variante plus perfectionnée, basée sur une technologie d'apprentissage au- tomatique, le dispositif électronique de calcul attribue des facteurs de pondération à chacun des types de données et à des paramètres enregistrés propres à chaque pays à partir de données passées connues de valeurs de production de couches pour le Royaume-Uni. [0160] On observe, en figure 4, un deuxième mode de réalisation 40 du procédé objet de la présente invention. Le mode réalisation représenté en figure 4 est compatible avec tous les modes réalisation décrits ci-dessus. Les étapes 11 à 18 sont identiques aux modes de réalisations décrits ci-dessus. [0161] Le procédé 40 comporte additionnellement les étapes 41 à 46. [0162] Pour l'implémentation du procédé 40, la première base de données comporte pour chaque brevet, une identification d'au moins un titulaire et un code représentatif de la portée géographique. [0163] Le procédé 40 comporte : - une étape d'association 41 d'au moins un autre brevet de la première base de données correspondant au premier ensemble de mots-clés de l'identifiant saisi et/ou au titulaire du titre, - une étape de décompte 42 du nombre d'occurrences de chaque code représentatif de la portée géographique en fonction de chaque autre brevet associé brevet dont l'identifiant est saisi; - une étape de pondération 43 de chaque statistique nationale du jeu de statistiques nationales sélectionné en fonction du nombre d'occurrences, - lors de l'étape de fourniture 18, le jeu de statistiques nationales est classé par pondération décroissante. [0164] Dans des modes de réalisation, l'étape d'association 41 associe au moins un autre brevet de la première base de données correspondant au premier ensemble de mots-clés de l'identifiant saisi. L'étape d'association 41 est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre informatique d'un algorithme de mesure de proximité lexicale entre deux ensembles de mots-clés. Un tel algorithme est, par exemple, un algorithme de mesure d'une distance : - de Hamming, 23 - de Levenshtcin ? - de Damerau-Levenshtcin, la distance d'édition et la distance d'édition avec transposition et/ou - distance de Jaro-Winkler. [0165] Ces exemples de distances sont bien connus de l'art antérieur et du domaine de la fouille de texte, visent à évaluer la distance qui sépare deux chaînes de texte, tels les mots-clés de classe ou de données statistiques nationales par exemple. [0166] Cette mesure de distance, ou d'indice de similarité à l'inverse, a lieu pour au moins une paire formée d'un ensemble, ou sous-ensemble, de mots-clés d'une classe et d'un ensemble, ou sous-ensemble, de mots-clés d'une donnée statistique nationale. [0167] Dans des modes de réalisation, au moins un intitulé d'une classe technique est associé à un ensemble de mots-clés. Par exemple, des mots-clés peuvent être extraits dudit intitulé. [0168] Préférentiellement, ces modes de réalisation comportent une étape d'évaluation d'une classe technique prédominante associée à l'identifiant saisi en fonction de chaque classe technique associée à l'identifiant saisi. Chaque classe technique associée à l'identifiant saisi donne une information concernant un domaine technique auquel s'applique le titre de propriété industrielle. L'étape d'évaluation permet de déduire le domaine technique prédominant. [0169] Préférentiellement, l'étape d'évaluation comporte : - une étape de troncature de chaque classe technique pour obtenir une classe tronquée, - une étape de décompte du nombre d'occurrences de classes de même troncature, le domaine technique évalué correspondant à la classe tronquée de nombre d'occurrences majoritaire. [0170] Lors de l'étape de troncature, chaque classe est tronquée telle que la sous-classe est le dernier élément pris en compte. Par exemple, la classe « A21C1/06» est écourtée à « A21C ». L'étape de troncature est effectuée infonnatiquement, par exemple au moyen d'un serveur applicatif interrogeant la première base de données pour récupérer chaque classe. Dans des modes de réalisation, la classe peut être écourtée aux chiffres représentatifs de la classe. Par exemple, la classe «A21C1/06» est écourtée à «A21». En d'autres termes, lorsque la classification technique des brevets, par exemple la CPC ou la CIB, est vue comme une arborescence, la troncature revient à remonter à un noeud supérieur de l'arborescence. [0171] Puis, on compte, pour le brevet correspondant à l'identifiant saisi, le nombre de classes qui, une fois tronquées sont identiques. Pour effectuer le décompte informatiquement, on peut utiliser un algorithme de tri connu de l'homme du métier. [0172] Le premier ensemble de mots-clés est déterminé en fonction de l'intitulé de la classe 24 tronquée apparaissant le plus grand nombre de fois. [0173] Préférentiellement, l'étape d'évaluation, l'étape de troncature et l'étape de décompte sont appliquées à chaque autre brevet de la première base de données et plus particulièrement ceux présentant un titulaire correspondant. [0174] On appelle titulaire correspondant, des titulaires dont le nom est le même et/ou dont un identifiant national unique, par exemple le numéro du système d'identification du répertoire des entreprises (d'acronyme «SIREN») est le même. Dans d'autres modes de réalisation, deux titulaires sont considérées comme correspondants si, après application d'un algorithme de calcul d'une proximité sémantique, la proximité sémantique est supérieure à une valeur limite prédéterminée, par exemple égale à 90% de la valeur maximale de proximité sémantique. [0175] Dans des modes de réalisation, le procédé 40 comporte une étape d'uniformisation des données informatiques représentatives de titulaires stockées dans la première base de données. L'étape d'uniformisation, connue de l'homme du métier, peut, par exemple, mettre chaque caractère en minuscule, enlever les caractères spéciaux, enlever les accents. [0176] Dans des modes de réalisation, en cas d'égalité entre le nombre d'occurrences, l'étape d'évaluation comporte, une étape de décompte du nombre d'occurrences de chaque classe tronquée parmi chaque brevet, de la première base de données présentant un titulaire correspondant. Le premier ensemble de mots-clés est déterminé en fonction de l'intitulé de la classe tronquée apparaissant le plus grand nombre de fois. [0177] Pour associer, au moins un brevet au brevet dont l'identifiant est saisi, l'étape d'évaluation est appliquée à chaque brevet de la première base de données. Puis, la classe prédominante peut être stockée dans un champ de la première base de données. Le premier ensemble de mots-clés associé au brevet donc l'identifiant est saisi présente alors une proximité sémantique élevée avec les autres brevets de la première base de données de même classe prédominante. [0178] Dans des modes de réalisation, chaque étape d'évaluation est réalisée lors de la construction de la première base de données. Et le champ correspondant au domaine technique évalué est mis à jour lors de mises à jour d'au moins une classe associée à un brevet de la première base de données. [0179] Dans des modes de réalisation, l'étape d'association 41 associe au moins un autre brevet de la première base de données correspondant au titulaire du brevet dont l'identifiant est saisi. Dans ces modes de réalisation, un titulaire correspondant est déterminé comme indiqué ci-dessus. [0180] Dans des modes de réalisation, l'étape d'association 41 associe au moins un autre brevet de la première base de données correspondant au premier ensemble de mots-clés de l'identifiant saisi et à un titulaire correspondant. Ces modes de réalisation sont une combinaison des modes de réalisation détaillés ci-dessus. [0181] Le procédé 40 comporte une étape de décompte 42 du nombre d'occurrences de chaque code représentatif de la portée géographique en fonction de chaque autre brevet associé brevet dont l'identifiant est saisi. [0182] Lors de l'étape de décompte 42, le contenu du champ comportant la zone géo- graphique couverte par le brevet est soumis à un algorithme de tri connu de l'homme du métier pour décompter et classer les zones géographiques par nombre d'occurrences décroissantes. Le classement est stocké temporairement. [0183] Dans des modes de réalisation, les brevets soumis à l'algorithme de tri sont filtrés par titulaire, par exemple, pour les titulaires correspondants ou encore pour les titulaires de même nationalité. [0184] Dans des modes de réalisation, l'étape de décompte comporte : - une étape de sélection d'une valeur prédéterminée X de titulaires classés par nombre d'occurrences décroissantes, - une étape de décompte 22 du nombre de titres de propriété industrielle de la première base de données de même domaine technique pour chaque titulaire sélectionné, - une étape de classement 23 de chaque zone par nombre d'occurrences décroissantes. [0185] Lors de l'étape de sélection, un opérateur spécifie, au moyen d'une interface homme/ machine, par exemple un clavier, une souris ou un écran tactile, le nombre de titulaires X à prendre en compte. Dans des modes de réalisation, un choix de valeurs prédéterminées X peut être proposé à l'utilisateur, par exemple, trois, cinq ou dix. [0186] Lors de l'étape de décompte 20, les titulaires correspondants sont considérés comme étant le même titulaire [0187] Les X titulaires les plus récurrents sont sélectionnés. Un filtrage de la première base de données est effectué pour exclure les titulaires autres que les titulaires sélectionnés. [0188] Puis pour chaque brevet d'au moins un des X titulaires sélectionnés, on met en oeuvre une étape de décompte similaire à l'étape de décompte 42 et indépendante du titulaire du brevet. [0189] La liste triée est stockée dans une mémoire au moins temporairement. [0190] Lors de l'étape de pondération 43, chaque statistique nationale du jeu de statistiques nationales sélectionné est pondérée en fonction du nombre d'occurrences. Par exemple, la pondération peut suivre une loi linéaire en fonction du nombre d'occurrences. [0191] Dans des modes réalisation, chaque statistique nationale est associée à une zone géo- graphique de portée, le procédé 40 comporte, de plus ; - une étape de définition 44 d'une valeur limite prédéterminée, - une étape de classement 45 de chaque statistique nationale du jeu de statistiques na- 26 tionales sélectionné par zone géographique et par valeur décroissante, - une étape itérative de calcul 46 de la somme de chaque statistique nationale, par ordre de classement, jusqu'à ce que la valeur dc la somme soit supérieure ou égale à la valeur limite prédéterminée, et - lors de l'étape de fourniture 18, les statistiques nationales fournies sont les statistiques nationales utilisées lors de la dernière itération de l'étape de calcul. [0192] Lors de l'étape de définition 44, un opérateur inscrit une valeur limite prédéterminée au moyen d'une interface homme/machine, par exemple en déplaçant un curseur représentant un pourcentage de marché visé allant de zéro pour cent à cent pour cent. La première valeur limite prédéterminée est ensuite calculée à partir de la valeur du marché sur l'ensemble des zones géographiques. [0193] Lors de l'étape de classement 45, un algorithme de tri est mis en oeuvre pour classer les zones géographiques en fonction de la valeur dc la donnée statistique nationale de manière décroissante. L'étape de classement 45 est préférentiellement mise en oeuvre par un serveur applicatif. [0194] Lors de l'étape de calcul 46, on vérifie si la valeur de la zone géographique classée selon le premier rang est supérieure à la valeur limite prédéterminée. Le cas échéant, on passe à l'étape de fourniture 18. Sinon, on calcule la somme dc la statistique nationale correspondante à la zone géographique classée au premier rang avec la statistique nationale correspondante à la zone géographique classé au deuxième rang. Si la somme est supérieure à la valeur limite prédéterminée, on passe à l'étape de fourniture 18, sinon on réitère le calcul avec la statistique nationale correspondante à la zone géographique du troisième rang. L'étape de calcul 46 est ainsi itérée jusqu'à ce que la somme soit supérieure à la valeur limite prédéterminée. [0195] Les zones géographiques les plus récurrentes classées par récurrence décroissante. La liste triée est stockée dans une mémoire au moins temporairement. [0196] L'étape de fourniture 18 peut comporter une étape d'affichage réalisée sur un écran, par exemple, au moyen d'un navigateur internet affichant une page Internet sécurisée en faisant appel à la hiérarchisation fournie. L'affichage peut être sous forme de carte ou de liste, par exemple. 27 [Revendication 1] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4]