En analysant un nombre conséquent de brevets, il
pourrait être possible de déterminer ce qui explique le succès d'une
technologie et d'utiliser le système pour donner un avis sur une
nouvelle tendance.
Peut-on prédire informatiquement les tendances
technologiques ayant le plus de chances de s'imposer ? La question a
intéressé un groupe de chercheurs du Center for Complex systems studies,
Kalamazoo College
aux Etats-Unis, qui travaille sur l'évolution du processus d'innovation
technologique. Selon les scientifiques, il reste difficile pour les
entreprises de faire des choix d'adoption de technologies ou de process,
car beaucoup ont peur qu'une technologie adoptée en avance finalement
ne s'impose pas. Et que cela génère des risques au niveau de
l'investissement en recherche et développement. Du coup, ils ont mis au
point un système qui se base sur l'analyse des citations ou références
faites dans la base de données des brevets américains (U.S patent
citation network) contenant 37 années de brevets.
Une recherche de similitude
L'équipe de chercheurs a pris chaque brevet et calculé le nombre de
mention y faisant référence dans la bibliographie des autres brevets, en
se basant sur des mots-clés et la classification
USPTO
(United States Patent and Trademark Office) regroupant 36
sous-catégories technologiques. Cette méthodologie leur a permis
d'identifier l'état de la structure de la connaissance dans différents
secteurs et de déterminer des groupes technologiques. Puis, ils ont
utilisé un "vecteur de citations", un élément quantitatif pour
déterminer les similitudes entre certains brevets et les autres grâce à
des mots-clés. Cela leur a permis de fournir une cartographie donnant
une représentation du paysage de l'innovation. Pour déterminer leur
évolution, ils ont effectué ce processus pour les brevets déposés entre
1975 et 2007 représentant l'instant t, et ceux déposés par la suite
(t+1).
Un outil d'aide à la décision?
Selon eux, ce système fournirait un outil d'observation des tendances
technologiques et aiderait les entreprises dans le processus de
décision au moment de choisir une technologie. Toutefois, ils
reconnaissent que cette méthodologie quantitative possède quelques
limitations, notamment sur l'écart de temps entre la naissance d'une
nouvelle technologie et son apparition dans les références des brevets. A
long-terme, les chercheurs espèrent pouvoir systématiquement classer
ces brevets par groupe : naissance, mort, croissance, décroissance,
désintégration, fusion. Et surtout, ils espèrent pouvoir prédire
l'émergence d'une innovation technologique de manière plus
microscopique, c’est-à-dire en l'identifiant le plus en amont possible
avec un ou plusieurs événements. En cela, l'analyse statistique de
l'information contenue dans les réseaux sociaux pourrait permettre de
détecter la naissance et le développement d'une innovation et de les
classer par groupe.
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