Classification frugale et interprétable des brevets selon les ODD : Une approche hiérarchique par transfert d’apprentissage
NLP, Brevets, ODD (SDG), AI Frugale, Interprétabilité, Transfer Learning.
Thématique : Mise à disposition des données | Intelligence Artificielle | Numérique Responsable
Type de talk : Démonstration scientifique ou technique
Public : Public intermédiaire, avancé ou expert
Résumé du talk :
Nous proposons une méthodologie pour classifier les brevets selon les Objectifs de Développement Durable
(ODD) [1]. Pour cela, nous avons élaboré une stratégie de transfert d’apprentissage depuis des résumés
scientifiques (OSDG), mise en œuvre via une méthode d’annotation appliquée à un jeu de données cible (en
l’occurrence des brevets) et validée par la création d’un dataset synthétique incluant une classe critique « Non
ODD ». De plus, contrairement aux approches « boîte noire » (LLMs), notre architecture repose sur un
enchaînement logique de petits modèles spécialisés (type BERT) dont l’orchestration est définie par des règles
métier explicites. Cette approche frugale offre une inférence 50 fois plus rapide qu’un LLM, une meilleure
interprétabilité et une précision supérieure sur les benchmarks usuels de la communauté.
Mohamed cherif SIDHOUM
Phd candidate, Data scientist – lipstip
Ingénieur R&D en Intelligence Artificielle et Vision par Ordinateur chez Lipstip, Mohamed Chérif Sidhoum se spécialise dans la conception et le déploiement de modèles de Machine Learning de bout en bout. Fort d’une expérience multi-sectorielle (industrie, logiciel, recherche), il maîtrise aussi bien le traitement d’images complexe que l’optimisation de pipelines de données et le déploiement Cloud.
Actuellement doctorant au sein du Laboratoire de Mathématiques et de leurs Applications (LMAP) de l’Université de Pau et des Pays de l’Adour, ses recherches portent sur le Traitement Automatique du Langage (NLP). Son profil hybride lui permet de faire le pont entre innovation académique et applications industrielles concrètes pour répondre aux défis technologiques de demain.
Lipstip est née avec l’ambition de démocratiser l’accès à la protection de l’innovation en Europe pour permettre aux PME de sécuriser leurs actifs plus vite et à moindre coût.
Notre plateforme SaaS automatise les tâches complexes de la Propriété Industrielle (recherche, analyse, défense des marques et des brevets) pour décupler la productivité des experts juridiques, et briser la barrière du prix.
Notre stratégie technologique est singulière et ambitieuse : développer et entraîner nos propres modèles d’IA frugaux et souverains pour garantir notre autonomie et contribuer au leadership technologique européen sur ce secteur stratégique.