FR 3093200 A1 20200828 FR 1904733 A 20190506 Description Titre de l'invention : PROCÉDÉ DE DÉTERMINATION D'UN SCHÉMA COMPORTEMENTAL Domaine technique [0001] La présente invention vise un procédé de fourniture d'une information représentative d'une valeur économique associée à un brevet qui comporte une étape de saisie d'au moins un identifiant de brevet d'invention. 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 économiques. De plus, la présente invention s'applique à la détection automatique de comportements d'utilisateurs en matière d'extensions de brevets. Technique antérieure [0002] Au cours de la procédure de délivrance d'un brevet et lors de la constitution d'un portefeuille de tels titres, un déposant fait face à de nombreuses et complexes étapes requérant des décisions. Or, ces décisions sont souvent mal documentées et peu rationnelles. [0003] Du fait des délais réduits qui peuvent être requis pour la prise de décision, il n'existe pas aujourd'hui d'outil satisfaisant permettant une prise de décision rationalisée et emportant l'adhésion en matière de brevets d'inventions. [0004] D'une part, les recherches dans les bases de données de brevets sont uniquement en fonction de mots clés techniques et par rapport au contenu ou à l'identification dudit brevet (ou de la demande de brevet). Les requêtes de recherche ne prennent pas en compte d'éventuelles données économiques liées au brevet, le brevet étant, par nature, un outil économique. [0005] Actuellement, les gestionnaires de portefeuilles de titres de propriété industrielle, et notamment de brevets, gèrent les extensions géographiques, par exemple, la sortie de phase internationale du Traité de Coopération en matière de Brevets (d'acronyme « PCT » pour «Patent Cooperation Treaty » en anglais), de manière empirique. C'est-à-dire qu'un usage s'est instauré par expérience des gestionnaires sans possibilité d'évaluation de la qualité ou de l'influence des choix effectués. [0006] De plus, les extensions géographiques, qui nécessitent des traductions, le paiement de taxes et l'intervention de conseils représentent un investissement considérable pour les entreprises. [0007] Les gestionnaires de portefeuilles de titres de propriété industrielle peuvent également se reposer sur les suggestions données par leurs conseils qui peuvent évaluer la solidité juridique du titre. Cependant, les conseils ne sont pas experts en ce qui 2 concerne les marchés visés par les entreprises. [0008] Ainsi, les gestionnaires de portefeuilles de titres de propriété industrielle manquent de critères d'évaluation objectifs quant à la qualité, la rentabilité et/ou le marché potentiel protégé lors des choix effectués. Exposé de l'invention [0009] La présente invention vise à remédier à tout ou partie de ces inconvénients. [0010] À cet effet, la présente invention vise un procédé de fourniture d'une information re- présentative d'une valeur économique associée à un brevet qui comporte une étape de saisie d'au moins un identifiant de brevet (l'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 dc collecte d'informations représentatives d'un jeu de valeurs économiques, accessibles sur un réseau, en fonction des mots-clés résultant dc la conversion et, pour chaque dite information, un deuxième ensemble dc 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 valeurs économiques collectée en fonction du résultat dc la comparaison, - une étape de hiérarchisation du jeu de valeurs économiques en fonction du poids de chaque dite information, - une étape de sélection d'au moins un jeu dc valeurs économiques parmi les jeux de valeurs économiques hiérarchisées et - une étape de fourniture dc chaque dite valeur économique du jeu de valeurs économiques sélectionnée. [0011] Grâce à ces dispositions, une requête, dans une base de données dc brevet est enrichie, en fonction de mots clés associés au brevet de données économiques correspondantes pour qu'un opérateur puisse effectuer un choix avisé d'extension internationale d'une demande de brevet, par exemple. [0012] 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 publiques 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. 3 [0013] 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. [0014] Dans des modes de réalisation, l'information est représentative d'au moins un intitulé d'une classification technique associé à un ensemble de mots clés. [0015] Ces modes de réalisation permettent de déduire d'une classification internationale ou coopérative de brevets des mots clés représentant techniquement le domaine d'application du brevet recherché. [0016] Dans des modes de réalisation, l'information est représentative d'au moins une partie du contenu du brevet. [0017] Grâce à ces dispositions, les mots clés sont déduits du contenu du brevet pour cor- respondre plus précisément au brevet concerné. [0018] 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 saisie lors de l'étape de saisie. [0019] Ces modes de réalisation permettent de lier des brevets par famille, par exemple en fonction d'une priorité revendiquée selon la convention de l'union de Paris. Des familles de brevets peuvent donc être crées, 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. [0020] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention qui comporte une étape d'extrapolation d'une valeur économique d'un jeu de valeurs économiques présentant une valeur économique manquante, chaque valeur obtenue par extrapolation étant associée au deuxième ensemble de mots clés de l'information représentative du jeu de valeurs économiques de la valeur extrapolée. [0021] Ces modes de réalisation permettent d'extrapoler des données économiques si une ou plusieurs donnée économique est manquante d'un jeu de données économiques. [0022] 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 valeurs économiques, - une étape d'association, à chaque jeu de valeurs économiques indexé, au moins une information représentative d'au moins un mot clé. [0023] Ces modes de réalisation permettent de construire une base de données de valeurs économiques disparates. [0024] Dans des modes de réalisation, les jeux de valeurs économiques 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 valeurs économiques, le jeu de valeur économique du niveau supérieur étant égal à la somme des jeux de valeurs du niveau inférieur. [0025] Ces modes de réalisation permettent de faire correspondre une classification de brevets à une classification de données économiques. [0026] Dans des modes de réalisation, lors de l'étape d'extrapolation, une valeur économique est extrapolée en fonction du jeu de valeurs économiques d'un niveau supérieur. [0027] Grâce à ces dispositions, l'extrapolation de valeurs économiques est cohérent avec les autres jeux de données économiques d'une même arborescence. [0028] Dans des modes de réalisation, les jeux de valeurs économiques sont organisés selon deux arborescence distinctes, une valeur économique d'une arborescence étant ex- trapolée en fonction d'un jeu de valeurs économique d'une autre arborescence. [0029] Ces modes de réalisation permettent d'extrapoler par rapport à d'autres jeux de valeurs économiques liées mais dans deux arborescences distinctes. [0030] 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 valeur économique du jeu de valeurs économique sélectionné en fonction du nombre d'occurrences, - lors de l'étape de fourniture, le jeu de valeurs économique est classé par pondération décroissante. [0031] Grâce à ces dispositions, le comportement de gestionnaires dans des situations si- milaires est étudié et permet 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. [0032] Dans des modes de réalisation, chaque valeur économique 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 valeur économique du jeu de valeurs économique sélectionné par zone géographique et par valeur décroissante, - une étape itérative de calcul de la somme de chaque valeur économique, 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 valeurs économiques fournies sont les valeurs économiques utilisées lors de la dernière itération de l'étape de calcul. Brève description des dessins [0033] 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 : [0034] [fie.11 représente, schématiquement, et sous forme d'un loeigramme, une succession d'étapes particulière du procédé objet de la présente invention, [0035] [fig.2] représente, schématiquement, une mise en correspondance de ceux systèmes de classifications distincts et [0036] [fig.3] représente, schématiquement, et sous forme d'un logigramme, une succession d'étapes particulière du procédé objet dc la présente invention. [0037] [fig.4] représente, schématiquement et sous forme d'un logigramme, unc succession d'étapes particulière du procédé objet dc la présente invention, [0038] W8.51 représente, schématiquement et sous forme de logigramme, unc suite à la succession d'étapes particulière du procédé objet de la présente invention représenté en figure 1 et [0039] [fig.6] représente, schématiquement, une représentation graphique des objets manipulés par le procédé objet dc la présente invention. [0040] DESCRIPTION D'EXEMPLES DE RÉALISATION DE L'INVENTION [0041] 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. [0042] On note dès à présent que les figures ne sont pas à l'échelle. [0043] On note, ici, que le terme « brevet » désigne à la fois unc demande de brevet, un brevet délivré, un certificat d'utilité et tout autre titrc de propriété industriel 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 »). [0044] On note que le terme « valeurs économique » 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. [0045] On appelle « apprentissage automatique » toute technologie d'approche statistique 6 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 auquel il est appliqué. [0046] On note que le premier et le deuxième terminal informatique peuvent être confondus. [0047] On observe, sur la figure 1, un logigramme d'étapes d'un mode de réalisation par- ticulier du procédé 100 objet de la présente invention. Ce procédé 100 de mise en correspondance informatique d'au moins une donnée économique avec une donnée représentative d'un brevet, comporte : - une étape 105 de collecte de données informatiques représentatives d'au moins d'une classe technique d'un brevet, dite « classe », chaque dite classe comportant un premier ensemble de mots-clés, - une étape 110 de collecte d'au moins deux données informatiques représentatives de valeurs économiques, dites « données économiques », chaque dite donnée économique associant au moins une valeur chiffrée à d'un deuxième ensemble de mots-clés, - une étape 115 de calcul, pour au moins une donnée économique, d'une valeur d'indice de similarité sémantique avec une classe, la valeur d'indice de proximité étant calculée en fonction des premier et deuxième ensembles, - une étape 120 de hiérarchisation, pour au moins une classe, de données éco- nomiques en fonction d'au moins une valeur d'indice de similarité sémantique calculée et - une première étape 125 de sélection, sur un premier terminal informatique, d'au moins une donnée économique à associer avec au moins une classe, - une étape 130 d'enregistrement d'au moins une association sélectionnée sur un serveur informatique, - une étape 135 de connexion d'un deuxième terminal informatique au serveur informatique et - une deuxième étape 140 de sélection, sur un deuxième terminal informatique, d'au moins une association parmi les associations enregistrées. [0048] L'étape 105 de collecte de données informatiques représentatives d'au moins une classe, dites « données de classe » peut être réalisée par enregistrement sur un serveur informatique de la CIB ou de la CCP. Chaque classe collectée est, a minima, définie par un ensemble de mots-clés en principe représentatif d'un domaine technique applicable aux inventions assignées à cette classe. Chaque classe est associée à un identifiant, qui peut être défini par un organisme normalisateur ou au niveau du serveur de collecte par assignation d'un code de référence à chaque nouvelle classe collectée. Dans la CIB ou la CCP, une classe technique prend la forme, par exemple, d'un code 7 alphanumérique, tel, par exemple, « CO7C1/17 » associé à des mots-clés tels que « composés acycliques ou carhocycliques ». [0049] Cet enregistrement sur un serveur informatique peut être réalisé par un opérateur humain ou de manière automatisée. Lorsque cet enregistrement est réalisé de manière automatique, le procédé 100 comporte une étape (non représentée) de connexion à un serveur informatique de référence, le serveur informatique transmettant au moins une classe pour être collectée. Cette connexion peut être réalisée par le biais d'un réseau Internet. [0050] L'étape 110 de collecte d'au moins deux données informatiques représentatives dc valeurs économiques, dites « données économiques », est réalisée, par exemple, par un opérateur humain consultant une base de données ouverte de données économiques et enregistrant tout ou partie des données accessibles sur un serveur informatique ou sur un terminal informatique, tel un ordinateur. Cette étape 110 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 économiques peuvent être saisies par un opérateur humain, via une interface homme-machine, sur un serveur informatique ou ordinateur de collecte. [0051] Chaque donnée économique ainsi collectée comporte, a minima, un ensemble de mots-clés associé à une valeur chiffrée. Par exemple, une donnée économique collectée est : « nombre de stéthoscopes vendus en Europe » associé au nombre 175 372. [0052] L'étape 115 de calcul 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, - de Levenshtein - de Damerau-Levenshtein, la distance d'édition et la distance d'édition avec transposition et/ou - de Jaro-Winkler [0053] 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 économiques par exemple. [0054] 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 économique. [0055] Les classes et données économiques peuvent appartenir à une arborescence, dite clas- sification, composée de noeuds et de branches. Deux telles arborescences sont illustrées en figure 2 : - une classification 205 technique d'une part, 8 - une classification 210 de données économiques d'autre part. [0056] La classification 205 technique est formée de deux niveaux de noeuds, 240 et 215, le noeud 240 encapsulant thématiquement le noeud 215. Par exemple, le noeud 240 correspond aux techniques de l'agricultures, et le noeud 215 à la culture de fruits. [0057] Deux classes 220 terminales sont également représentées et rattachées au noeud 215. Ces classes correspondent aux terminaisons de l'arborescences et sont, par exemple, « techniques de cultures en verger » et « techniques de cultures sous serre ». On appelle, dans ce document, « classe » à la fois un noeud et une terminaison de la classification. [0058] La classification 210 de données économiques est formée de deux niveaux de noeuds, 225 et 230, le noeud 225 encapsulant thématiquement le noeud 330. Par exemple, le noeud 225 correspond aux valeurs de production agricoles des fruits et légumes, et le noeud 230 à la valeur de production agricoles des fruits. [0059] Deux classes 235 terminales sont également représentées et rattachées au noeud 230. Ces classes correspondent aux terminaisons de l'arborescences et sont, par exemple, « fruits produits sous serre » et « autres productions de fruits ». On appelle, dans ce document, « donnée économique » à la fois un noeud et une terminaison d'une telle classification de données économiques. [0060] Lorsqu'au moins une des données parmi des classes ou des données économiques sont classifiées selon une arborescence déterminée, l'étape de calcul 115 peut être modifiée ainsi : [0061] La similarité est mesurée entre paires de classes - données économiques est réalisée à différents niveaux d'au moins une arborescence de sorte à hiérarchiser les données économiques en fonction du niveau pour lequel l'indice de similarité est maximal. [0062] 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. [0063] Dans l'exemple de la figure 2, par exemple, un indice de similarité est d'abord mesuré entre le noeud 240 et le noeud 225, puis entre le noeud 240 et le noeud 230, puis entre le noeud 240 et chaque donnée 235 terminale. Le même cycle recommence avec les enfants du noeud 240, et ainsi de suite, de sorte à produire une matrice d'indices de [0064] Cette matrice, permet d'identifier, pour une classe donnée, la donnée économique la plus pertinente, quelle que soit le niveau dans l'arborescence de cette donnée économique. 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. [0065] Dans l'exemple de la figure 2, pour la classe « techniques de culture sous serre », la donnée économique la plus similaire est « fruits produits sous serre ». Pour la classe « techniques de culture en verger », la donnée économique la plus similaire est, dans 9 cet exemple, valeurs de production agricoles de fruits. [0066] Préférentiellement, plus une donnée économique associée à une classe est basse dans r arborescence économique, plus son indice de similarité est augmenté. [0067] Dans des variantes, au cours d'une étape de sélection, 125 et/ou 140, 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 cc cas, les données économiques présentées sont changées pour correspondre au niveau de classification visé par l'utilisateur. [0068] Lorsqu'aucun indice de similarité n'a été calculé pour une paire donnée, l'indice de similarité est déterminé comme minimal, par exemple. [0069] L'étape 120 de hiérarchisation est réalisée, par exemple, par tri des données éco- nomiques en relation avec une classe donnée en fonction croissante, ou décroissante de l'indice de similarité mesuré. Ce tri est réalisé, par exemple, par un programme informatique. Cette étape 120 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. [0070] La première étape 125 de sélection est réalisée, par exemple, par un opérateur humain sélectionnant, via une interface-homme machine et sur un terminal informatique, au moins une donnée économique à associer avec au moins une classe. Alternativement, cette étape 125 de sélection est réalisée de manière automatique dès qu'une paire présente un indice de similarité supérieur à une valeur limite prédéterminée ou déterminée et apprise par une intelligence artificielle. Un tel apprentissage est décrit au regard d'une étape 150 d'apprentissage optionnelle décrite ci-dessous. [0071] L'étape 130 d'enregistrement est mise en oeuvre, par exemple, par un serveur in- formatique 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 économiques. Cet enregistrement vise à faciliter la sélection réalisée au cours de la deuxième étape 140 de sélection. [0072] L'étape 135 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 économiques. [0073] La deuxième étape 140 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 140 de sélection est réalisée de manière automatique en fonction d'un comportement de l'utilisateur appris par une intelligence artificielle. Un tel apprentissage est décrit au regard d'une étape 150 d'apprentissage optionnelle décrite ci- dessous. [0074] A l'issu de cc procédé 100, des classes ont été associées à des données économiques, une telle association pouvant être affichée ou utilisée dans un processus ultérieur. [0075] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 1, le procédé 100 comporte une étape 145 d'inscription d'au moins une association sélectionnée au cours de la deuxième étape 140 de sélection sur un serveur informatique. [0076] Cette étape 145 d'inscription est réalisée, par exemple, de manière similaire à l'étape 130 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 140 de sélection. [0077] Dans ces variantes, la première étape 125 de sélection peut ainsi réaliser des asso- ciations indépendamment d'un contexte de l'utilisateur, tandis que la deuxième étape 140 de sélection peut permettre de réduire le champ des associations applicables à l'utilisateur. Ainsi, les associations enregistrées au cours de l'étape 130 d'enregistrement peuvent être contextuellement neutres tandis que les associations inscrites au cours de l'étape 145 d'inscription tiennent comptent du contexte propre à l'utilisateur. [0078] Par exemple, une donnée économique peut associer une classe technique de « moyens de commandes électroniques » à la fois à une donnée économique 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 125 de sélection car visant bien des moyens de commandes électriques. Au cours de la deuxième étape 140 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 économiques pour son utilisation des brevets. [0079] Dans des modes de réalisation, au moins une étape de sélection, 125 et/ou 140, est réalisée par une intelligence artificielle. [0080] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 1, le procédé 100 comporte en aval de l'étape 145 d'inscription, une étape 150 d'apprentissage d'un comportement de sélection au cours de la deuxième étape 140 de sélection, l'intelligence artificielle sélectionnant une association en fonction d'au moins un comportement appris. [0081] 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 d'une classe technique et de données économiques. Lorsqu'une fréquence d'association classe - donnée économique est inférieure à une fréquence limite déterminée, l'association classe - donnée économique est soit retirée 11 pour cet utilisateur, soit pré-désélectionnée. Lorsqu'une fréquence d'association est basse pour un nombre déterminé d'utilisateurs distincts, l'indice de similarité entre la classe et la donnée économique peut être réduit de sorte qu'au cours de l'étape 125 de sélection, cette association soit hiérarchisée à un niveau plus bas ou que, si la sélection 125 est automatisée, cette association soit effacée. [0082] Dans des modèles d'apprentissage plus approfondis, l'intelligence artificielle est conçue pour détecter, dans un ensemble de mots clé non sélectionnés par un utilisateur en regard d'une donnée économique, la composition de cet ensemble de sorte à établir une règle en fonction des comportements successifs de l'utilisateur. [0083] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 1, le procédé 100 comporte, en amont de la deuxième étape 140 de sélection : - une étape 155 de saisie, sur le deuxième terminal informatique, d'un identifiant de brevet, - une étape 160 de lecture, sur le serveur informatique, d'au moins une information représentative d'au moins une classe technique d'un brevet et - une étape 165 d'affichage, sur le deuxième terminal, de données économiques associées à chaque dite classe. [0084] L'étape 155 de saisie est réalisée, par exemple, par une interface homme-machine. Un opérateur saisit, par exemple, un numéro de demande ou de publication d'un brevet. [0085] L'étape 160 de lecture 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, par exemple, le registre français des brevets tenu par 11NPI (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 l'USPTO (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. [0086] L'étape 165 d'affichage est réalisée, par exemple, par la mise en oeuvre d'un écran du deuxième terminal. [0087] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 1, l'étape 120 de hiérarchisation de données économiques est réalisée, lorsqu'au moins deux classes sont lues, en fonction d'au moins une classe associée à au moins une donnée économique. [0088] Dans des variantes, le serveur informatique associe à au moins une classe un in- dicateur représentatif d'un caractère applicatif ou technologique, la hiérarchisation 120 étant réalisée de sorte à ce que les données économiques associées à une classe ap- 12 plicativc soient placées plus haut hiérarchiquement. [0089] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 1, le procédé 100 comporte en amont de l'étape 115 de calcul, une étape de lecture 165 d'une donnée représentative d'un contenu du brevet, l'étape de calcul étant réalisée en fonction des données lues. [0090] Cette donnée représentative est, par 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 aux mots clé associé à une classe du brevet, de sorte quel le calcul 115 est alors lié au brevet qui contextualisc la classe à l'application visée par le brevet. [0091] Dans des modes de réalisation particuliers, tel que celui représenté en figure 1, le procédé 100 comporte une étape 170 de pondération d'une donnée économique en fonction d'une donnée représentative d'une nationalité d'un déposant du brevet. [0092] Cette donnée représentative peut être lue, par exemple, sur une base de données en ligne, tel un registre de brevets par exemple. [0093] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une pluralité d'étapes de collecte 110 de données. Une telle pluralité d'étapes 110 de collecte 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. [0094] Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte, en aval de l'étape de collecte 110, une étape 305 de normalisation d'au moins une partie des données collectées. [0095] 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. [0096] 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. [0097] Cette illustration peut être schématisée ainsi, pour une donnée représentative d'un objet et/ou concept unique : 13 [Tableaux 1] 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 100981 Ainsi, au cours de l'étape 305 de normalisation, un ensemble de données collectées est traduit selon une approche systématique unifiée. Cette étape 305 de normalisation est réalisée, par exemple, par un dispositif électronique de calcul configuré 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. 100991 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 détecté parmi les données de l'ensemble de données. [0100] 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 réalisé 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 305 d'harmonisation. [0101] 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. [0102] Une fois le système de classification utilisé déterminé, l'étape 305 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 14 « système de classification 2010 - 2 ». [0103] La table de correspondance peut être prédéterminée, collectée ou dynamique et obtenue par l'utilisation d'un algorithme d'apprentissage automatique configure 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. [0104] 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. [0105] 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 classification de « C » est de 30. [0106] 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. El 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. [0107] Dans ces variantes, le procédé objet de la présente invention comporte une étape 310 d'extrapolation d'une valeur en fonction d'indicateurs de classe associés à au moins une valeur. Cette étape 310 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 : [Tablcaux2] 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 dc classification 2011 2 [0108] 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. [0109] Ainsi, la valeur associée à la classe « A» dans le système de classification 2010 peut recevoir en valeur correspondante dans les classes « B » et « C » du système de classification 2011 respectivement les valeurs « 1500 » et « 500 ». 101101 Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape 315 de calcul d'une valeur agrégée en fonction de valeurs collectées au cours de l'étape 110 de collecte, harmonisées au cours de l'étape 305 d'harmonisation et/ou extrapolées au cours de l'étape 310 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. 101111 Dans des modes de réalisation, le procédé objet de la présente invention comporte une étape 320 d'extrapolation d'une valeur d'un jeu de données. Cette étape 320 d'extrapolation consiste à combler, dans une suite de données, des valeurs manquantes. 101121 Par exemple, si le jeu de données comporte seulement des valeurs pour les années 2010, 2011, 2013 et 2014, quelle valeur accorder pour l'année 2012 ? Cette continuité de la donnée est essentielle pour détecter une tendance dans de nombreux usages. 101131 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 16 associée à 2011 est « 1 0 » et la valeur associée à 2013 est « 30 », la valeur 2012 peut être estimée à « 20», soit la moyenne de « 10» et de « 30 ». [0114] 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. [0115] Pour palier ces inconvénients, une méthode alternative d'extrapolation employée peut consister en une extrapolation de tendance. Dans cette méthode alternative, 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. [0116] 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. [0117] 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. [0118] Une autre méthode d'extrapolation consiste en l'application d'une tendance issue d'un autre jeu de données au jeu de données pour lequel une valeur doit être comblée. Cet autre jeu de données peut être issu d'une étape 110 de collecte d'un jeu de données distinctes. [0119] 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 données. [0120] 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% ». [0121] Le jeu de données utilisé pour déterminer cette variation peut être prédéterminé ou, préférentiellement, déterminé automatiquement. [0122] Dans des variantes où le jeu de données sélectionné est déterminé automatiquement, une étape 325 de détermination est réalisée au cours du procédé objet de la présente invention. Cette étape 325 de détermination est réalisée, par exemple, par un dispositif électronique de calcul. [0123] Au cours de cette étape 325 de détermination, au moins un jeu de données est sé- lectionné parmi un ensemble de jeux de données disponibles. Pour chaque tel jeu de données sélectionné, une évaluation de la pertinence du jeu de données est réalisée. 17 Cette évaluation est réalisée, par exemple, par la comparaison entre une variation dans le temps du jeu de données et une variation dans le temps du jeu de données dont une valeur est à combler. Si les signatures des variations correspondent, c'est-à-dire présentent un indice de corrélation supérieur à une valeur déterminée, le jeu de données évalué est validé. [0124] Le taux de variation correspondant à une valeur connue dans le jeu de données connu correspondant à une valeur inconnue du jeu de données à combler est ensuite appliqué au jeu de données à combler pour déterminer la valeur inconnue. [0125] Dans des variantes, des valeurs connues du jeu de données 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 données réelles. [0126] Dans des variantes, que l'extrapolation soit réalisée pour combler une valeur manquante dans une suite de données ou pour calculer une valeur en bout de jeu de données, 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 données. [0127] Ci-après, un exemple d'étape d'extrapolation est fourni. [0128] Dans cet exemple, on considère que les données collectées sont issues de sources distinctes et que ces données sont représentatives de différentes manières de caractériser un pays. À titre d'exemple : - une première source de données fournit un jeu de données 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 données 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 données représentatives d'une valeur monétaire représentative de la production de couches infantiles pour la France et l'Allemagne. [0129] Chaque jeu de données 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. [0130] 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 18 évolutions présentent un coefficient de corrélation plus élevé que, par exemple, l'évolution de la production énergétique issues 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 issues 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 PIB 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. [0131] 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. [0132] On observe, sur les figures 4 et 5, une succession d'étapes d'un mode de réalisation du procédé, 400 et 500, objet de la présente invention. [0133] Le procédé de détermination, 400 et 500, d'un schéma comportemental d'un uti- lisateur d'une base de données d'au moins deux titres, 601, 607, 608 et 609, de propriété industrielle comporte une étape de définition 41 d'un premier titre de propriété industrielle 601 défini, dans une première base de données au moins par, une donnée informatique représentative d'un identifiant unique 602, une donnée informatique représentative d'un titulaire du titre dite «titulaire» 603 et une donnée informatique représentative d'au moins une classe technique dite «classe», 605 et 606. [0134] Le titre de propriété industrielle est préférentiellement une demande de brevet ou un brevet délivré. L'identifiant unique est une suite de caractères alphanumériques présentant : [0135] une première partie représentative d'une zone géographique, comportant au moins deux lettres, par exemple, lorsque la zone géographique à représenter est un pays, les lettres correspondent à celles du code ISO 3166-1 Alpha 2 et [0136] une deuxième partie comportant une identification numérique incrémentale d'un titre à l'autre en fonction d'une date, par exemple, la date de dépôt, de priorité ou de publication. [0137] Dans des modes de réalisation, l'identifiant unique correspond au numéro de pu- blication, au numéro de dépôt ou au numéro de délivrance d'un brevet ou d'une demande de brevet. 19 [0138] 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. [0139] 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. [0140] Chaque donnée informatique représentative d'au moins une classe technique peut correspondre à 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 : [0141] une lettre représentative d'une section, [0142] deux chiffres représentatifs d'une classe, [0143] une deuxième lettre représentative d'une sous-classe ; [0144] au moins un chiffre représentatif d'un groupe. [0145] 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 chainc alphanumérique d'une donnée représentative d'une classe technique serait « A21C1/06 ». [0146] Dans des modes de réalisation, pour chaque titre, la première base de données comporte également une ou des données numériques représentatives : [0147] d'un mandataire, [0148] d'un numéro de priorité, [0149] d'une date de priorité, [0150] de l'identification d'un inventeur, [0151] d'une date de dépôt, [0152] d'un numéro de dépôt, [0153] d'une date de publication, [0154] d'un numéro de publication, et/ou [0155] de toute autre information connue de l'homme du métier et présente sur au moins base de données de titres de propriété industrielle. [0156] Lors de l'étape de définition, un premier titre de propriété industrielle est identifié, par exemple par l'identifiant unique. L'étape de définition peut être réalisée au moyen d'une interface homme/machine connue de l'homme du métier, sur un terminal communiquant connecté à au moins un serveur comportant la première base de données. [0157] Le procédé, 400 et 500, comporte une étape d'évaluation 42 d'un domaine technique associé au premier titre 601 de propriété industrielle en fonction de chaque classe, 605 et 306. Chaque classe, 605 et 606, donne une information concernant un domaine technique auquel s'applique le titre de propriété industrielle. L'étape d'évaluation 42 permet de déduire le domaine technique prédominant. [0158] Préférentiellement, l'étape d'évaluation 42 du domaine technique 605 du premier titre 601 comporte : [0159] - une étape de troncature 43 de chaque classe, 605 et 606, pour obtenir une classe tronquée, [0160] - une étape de décompte 44 du nombre d'occurrences de classes, 604 et 605, de même troncature, le domaine technique évalué correspondant à la classe tronquée de nombre d'occurrences majoritaire. [0161] Lors de l'étape de troncature 43, chaque classe est tronquée telle que la sous-classe est le dernier élément pris en compte. Par exemple, la classe « A210/06» est écourtée à « A21C ». L'étape de troncature est effectuée informatiquement, 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, 605 ou 606, peut être écourtée aux chiffres représentatifs de la classe. Par exemple, la classe « A21C1/06 » est écourtée à «A21 ». [0162] Puis, on compte, pour le titre de propriété industrielle, 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. [0163] Le domaine technique évalué correspond au domaine technique de la classe tronquée apparaissant le plus grand nombre de fois. [0164] Préférentiellement, l'étape d'évaluation 42, l'étape de troncature 43 et l'étape de décompte 44 sont appliquées à chaque autre titre, 607 et 608, de la première base de données présentant un titulaire équivalent. [0165] On appelle titulaire équivalent, 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. [0166] Dans des modes de réalisation, le procédé, 400 et 500, comporte une étape d'uniformisation des données informatiques représentatives de titulaires stockées dans la première base de données. L'étape d'uniformisation peut, par exemple, mettre chaque caractère en minuscule, enlever les caractères spéciaux, enlever les accents. [0167] Dans des modes de réalisation, en cas d'égalité entre le nombre d'occurrences, l'étape d'évaluation 42 du premier titre 601 comporte, une étape de décompte 45 du nombre d'occurrences de chaque classe tronquée parmi chaque autre titre, 607 et 608, de la première base de données présentant un titulaire 603 équivalent. Puis, la classe tronquée est stockée dans un champ de la première base de données. [0168] L'étape de décompte 45 peut être mise en oeuvre au moyen d'un algorithme de tri, si- milairement à l'étape 44, appliqué à chaque classe de chaque titre, 607 et 608, 21 présentant un titulaire 603 équivalent. Puis, la classe tronquée est stockée dans un champ de la première base de données. Préférentiellement, chaque classe tronquée est prise en compte indépendamment du titre, 607 ou 608, auquel la classe est associée. [0169] Le procédé, 400 et 500, met en oeuvre au moins une phase parmi une première phase de reconnaissance, 401 et/ou 402, et une deuxième phase de reconnaissance 403. [0170] Chaque première phase de reconnaissance, 401 et/ou 402, est mise en oeuvre en fonction des données de la première base de données. [0171] Chaque première phase de reconnaissance, 401 et/ou 402, comporte une étape d'association 46 d'au moins un autre titre, 607, 608 et/ou 609, de propriété industrielle de la première base de données correspondant au domaine technique 605 évalué du premier titre 601 de propriété industrielle et/ou au titulaire 603. [0172] Pour associer 46, au moins un titre de propriété industrielle 609 de domaine technique correspondant au domaine technique du premier titre 401, l'étape d'évaluation 42 est appliquée à chaque titre de la première base de données. Puis, le domaine technique est stocké dans un champ de la première base de données. Lors de l'étape d'association, un filtre en fonction du domaine technique évalué du premier titre 601 est appliqué. [0173] Dans des modes de réalisation, chaque étape d'évaluation est réalisée préalablement aux phases de reconnaissance. 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 titre de la première base de données. [0174] Chaque phase de reconnaissance, 401 ou 402, comporte une étape de détermination, 49 ou 54, d'au moins un schéma comportemental d'extension géographique en fonction de chaque autre titre associé de propriété industrielle associé. La phase de détermination est effectuée automatiquement et informatiquement. [0175] Lors de la phase 401, l'étape de détermination 49 d'un schéma comportemental d'extension géographique déterminée dit «doctrine d'habitude » comporte : [0176] - une étape de décompte 47 du nombre d'occurrences d'une zone géographique pour chaque titre 608 de propriété industrielle de la première base de données de titulaire équivalent et de même domaine technique et [0177] - une étape de classement 48 de chaque zone géographique par nombre d'occurrences décroissantes. [0178] Lors de l'étape de décompte 47, le contenu du champ comportant la zone géo- graphique couverte par le titre est soumis à un algorithme de tri connu de l'homme du métier pour décompter 47 et classer 48 les zones géographiques par nombre d'occurrences décroissantes. Le classement est stocké temporairement. [0179] Lors de la phase 402, l'étape de détermination 54 d'un schéma comportemental d'extension géographique déterminée dite «doctrine de comparaison» comporte : [0180] - une étape de décompte 50 du nombre d'occurrences de chaque titulaire de titres de propriété industrielle de la première base de données, [0181] - une étape de sélection 51 d'une valeur prédéterminée X de titulaires classés par nombre d'occurrences décroissantes, [0182] - une étape de décompte 52 du nombre de titres de propriété industrielle de la première base de données de même domaine technique pour chaque titulaire sélectionné, [0183] - une étape de classement 53 de chaque zone par nombre d'occurrences dé- croissantes. [0184] L'étape de décompte 50 est réalisée similairemcnt, aux étapes de décompte 45 et 47, par un algorithme de tri. 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. [0185] Lors de l'étape de décompte 50, les titulaires correspondants sont considérés comme étant le même titulaire. [0186] 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. [0187] Puis pour chaque titre d'au moins un des X titulaires sélectionnés, on met en oeuvre une étape de décompte 52 similaire à l'étape de décompte 47 et indépendante du titulaire du titre. [0188] Le schéma comportemental déterminé, dans la première phase, 401 et/ou 402, correspond aux zones géographiques les plus récurrentes classées par récurrence décroissante. La liste triée est stockée dans une mémoire au moins temporairement. [0189] Dans des modes de réalisation, le procédé, 400 ou 500 comporte, une étape de filtrage de chaque titulaire en fonction de la nationalité du titulaire. [0190] La nationalité du titulaire peut être inscrite dans un champ de la première base de données, dans une troisième base de données, ou consultation d'un champ comportant une information de pays d'origine du titulaire. [0191] Le procédé, 400 et 500, comporte également une étape de mise en correspondance d'au moins une donnée représentative d'une valeur économique correspondante à au moins une zone géographique, dite «donnée économique de zone », stockée dans une deuxième base de données, pour le domaine technique déterminé. [0192] La valeur économique est préférentiellement une valeur issue d'au moins une base de données gouvernementale. [0193] L'étape de mise en correspondante automatisée en fonction de chaines de caractères descriptives, du domaine technique, d'une part, et de la valeur économique, d'autre 23 part. [0194] La deuxième phase de reconnaissance 403 en fonction des données de la deuxième base de données 610 comportant les étapes suivantes : [0195] - définition 57 d'une valeur limite prédéterminée 611, [0196] - classement 58 de chaque donnée économique de zone mise en correspondance par valeur décroissante, [0197] - une étape itérative de calcul 59 de la somme de chaque donnée économique de zone, par ordre de classement, jusqu'à ce que la valeur de la somme soit supérieure ou égale à la valeur limite prédéterminée 611, et [0198] - détermination 60 d'un schéma comportemental d'extension géographique dépendant de la liste des zones géographiques dont la donnée économique de zone a été utilisée lors de la dernière itération de l'étape de calcul 59. [0199] Lors de l'étape de définition 57, 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 pourcents à cent pourcents. La première valeur limite prédéterminée 611 est ensuite calculée à partir de la valeur du marché sur l'ensemble des zones géographiques. [0200] Lors de l'étape de classement 58, un algorithme de tri est mis en oeuvre pour classer les zones géographiques en fonction de la valeur de la donnée économique de manière décroissante. L'étape de classement 58 est préférentiellement mise en oeuvre par un serveur applicatif. [0201] Lors de l'étape de calcul 59, on vérifie si la valeur de la zone géographique classée selon le premier rang est supérieure à la valeur limite prédéterminée 611. Le cas échéant, on passe à l'étape de détermination 60. Sinon, on calcule la somme de la valeur économique correspondante à la zone géographique classée au premier rang avec la valeur économique correspondante à la zone géographique classé au deuxième rang. Si la somme est supérieure à la valeur limite prédéterminée 611, on passe à l'étape de détermination, sinon on réitère le calcul avec la valeur économique correspondante à la zone géographique du troisième rang. L'étape de calcul 59 est itérée jusqu'à ce que la somme soit supérieure à la valeur limite prédéterminée 611. [0202] Le schéma comportemental déterminé, dans la deuxième phase 403 correspond aux zones géographiques les plus récurrentes classées par récurrence décroissante. La liste triée est stockée dans une mémoire au moins temporairement. [0203] Dans des modes de réalisation, le procédé, 400 et 500, comporte une étape d'affichage 61 de chaque schéma comportemental d'extension géographique déterminée. [0204] L'affichage 61 est préférentiellement réalisé sur un écran, par exemple, au moyen d'un navigateur intemet affichant une page intemet sécurisée en faisant appel aux 24 schémas comportementaux calculés par un serveur applicatif. L'affichage 51 peut être sous forme de carte ou de liste, par exemple. [0205] Dans des modes de réalisation, le procédé 400 et 500 comporte, pour au moins un schéma comportemental, 501, 502 et/ou 503, déterminé, une étape de classement 62 de chaque zone d'extension géographique par donnée économique de zone décroissante. [0206] Chaque schéma comportemental, 501, 502 et/ou 503, renvoie une liste de zones géo- graphiques, chaque zone géographique est mise en correspondance avec une valeur économique. L'étape de classement 62 procède au classement par valeur décroissante des valeurs économiques associées aux zones géographiques. L'étape de classement peut être mise en oeuvre par un serveur applicatif mettant en oeuvre un algorithme de tri. [Revendication I] [Revendication 2] [Revendication 3] [Revendication 4]