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CodeFest sur les plastiques verts : annonce des finalistes

 

L'Office européen des brevets (OEB) a dévoilé les six finalistes de son tout premier CodeFest public. En fin d'année 2022, quelque 60 personnes et équipes ont relevé le défi suivant : écrire le code d'une IA permettant d'améliorer l'accès à l'information brevets relative aux plastiques verts, contribuant ainsi à débarrasser la planète des déchets plastiques.

Chaque finaliste présentera le code qu'il a créé lors d'une cérémonie de remise des prix en ligne, le jeudi 23 février 2023 à 14 h 00 HEC, au cours de laquelle le nom des lauréats sera révélé. La cérémonie mettra également en avant la manière dont les solutions d'IA des finalistes pourraient contribuer aux objectifs de développement durable des Nations unies (ODD), et plus particulièrement à l'objectif 12 relatif à une consommation et une production responsables. 

Découvrez les finalistes

Le lauréat recevra un prix d'un montant de 20 000 EUR, et les finalistes à la deuxième et à la troisième place recevront respectivement 15 000 EUR et 10 000 EUR. Parmi les solutions proposées, aussi bien par des talents internes qu'externes à l'OEB ainsi que par plusieurs équipes mixtes, lesquelles se placeront sur le podium tant convoité ?

Les solutions retenues font appel à différentes techniques, dont des réseaux neuronaux, des algorithmes GBM (gradient boosting machine), des modèles de transformation, des modèles de langage affinés et une approche séquence à séquence. Voici les six finalistes ; pour accéder à la liste complète des membres de chaque équipe et à un résumé détaillé de chaque solution, vous pouvez consulter la page officielle de l'événement, qui vous permettra également de vous inscrire à la cérémonie de remise des prix (lien ci-dessous).

  • AI4EPO, Grèce et Pays-Bas
    Le modèle développé par cette équipe utilise des pipelines d'IA de pointe et de grands modèles de langage (LLM) d'OpenAI pour diverses approches comme celles du zero-shot et du few-shot learning. Il a ainsi été possible d'obtenir un réseau neuronal MLP personnalisé pour la classification binaire et multi-étiquette.
  • Green Hands, Pays-Bas
    Comme il n'existe actuellement aucun schéma de classement ni aucune donnée étiquetée dans ce domaine, Green Hands a proposé un nouveau schéma de classement et a développé une stratégie pour attribuer automatiquement des étiquettes aux brevets afin de créer un ensemble de données d'entraînement étiquetées.
  • IP.appify, Allemagne
    En utilisant une approche GBM (gradient boosting machine), Thomas Eißfeller s'est focalisé sur l'efficacité élevée de l'échantillon, l'objectivité des mesures de validation et la maximisation de la spécificité.
  • Multimodal Patent Document Classification, Allemagne et Pays-Bas
    Cette équipe a créé une architecture d'apprentissage profond pour classer les documents brevets en fusionnant des caractéristiques des figures et du texte, exploitant ainsi la nature multimodale des brevets.
  • Nikolaos Gialitsis, Grèce
    Nikolaos a développé un modèle d'apprentissage automatique qui intègre à la fois des fonctions sémantiques et lexicales, et qui a été entraîné sur un ensemble de données de brevets et de publications scientifiques.
  • Patent Variables, France, Allemagne et Suisse
    L'équipe a transformé le problème en un défi de séquence à séquence, en demandant à l'utilisateur de définir les bioplastiques puis en testant toute demande de brevet par rapport à cette définition.

À propos du défi code

Un nombre particulièrement élevé de propositions a été reçu en réponse à ce défi code, dont l'intitulé était : Créer des modèles créatifs et fiables d'intelligence artificielle (IA) pour l'identification automatique des brevets liés aux plastiques verts.

The competition, open to anyone aged 18 or over and resident in one of the État membre de l'OEB, a attiré plus de 30 équipes représentant différentes nationalités. Les finalistes ont été sélectionnés par un jury composé d'experts de l'OEB intervenant dans les domaines de la durabilité, des technologies de l'information, de la science des données et de l'IA, ainsi que de l'analyse et de l'information brevets.

Informations complémentaires