Déterminer la valeur d’un brevet : des outils stratégiques pour l’entreprise

Connaître son adversaire par l’analyse qualitative du portefeuille brevet

On entend souvent dans le monde de l’IE cette citation tirée de « L’art de la guerre » de Sun Tzu : « Celui qui ne connaît pas son adversaire et ne se connaît pas soi-même perdra toutes les batailles ».

Cette phrase s’applique aussi parfai­tement à l’information brevet en tant que moyen d’appréciation de la situation.

Évoluer dans un environnement con­currentiel où les états d’âme n’ont pas leur place demande de bien connaître l’état de ses forces, et également de connaître celles dont dispose les autres acteurs en présence.

Dans le monde des brevets, cette connaissance se décline en éléments quantitatifs (combien mon concurrent a-t-il déposé de demandes de brevet), mais surtout qualitatifs. Cette appréciation qualitative, souvent négligée, est essentielle, mais fort délicate à établir, d’où la tendance à céder à la facilité en ne prenant en compte que la quantité. Si le nombre peut donner une tendance, celle-ci peut être trompeuse, voire conduire à des conclusions totalement erronées.

La qualité se mesure en particulier par la couverture géographique du portefeuille, mais pas seulement ; plus généralement, on identifie la valeur juridique, la valeur technologique et enfin la valeur marché.

Un réel défi réside dans la possibilité de présenter toutes ces métriques sous une forme rapidement compréhensible pour le public auquel on s’adresse, en particulier pour un dirigeant d’entreprise, qui n’a pas réellement de temps à consacrer à l’étude des habituels diagrammes excel.

L’outil de cartographie de Clarivate Analytics a constitué un premier progrès indéniable sur ce terrain.

Clarivate Analytics : une carte d’état-major séduisante

Le coup de génie de Clarivate dans son produit Clarivate Analytics a été de remplacer les histogrammes, courbes et autres camemberts par une carte géographique immédiatement parlante pour tous. Les cartes de Clarivate sont désormais très connues.

Ces cartes (cf. Figure 1. Carte produite par Clarivate Analytics) sont parsemées de points qui chacun représentent une famille de brevets. Ils sont générés par un algorithme analysant les abrégés Derwent et définissant la distance entre les points en fonction de la proximité technologique des familles correspondantes. Ceci génère un regroupement des points/familles par sous-secteurs technologiques.

Quand il y a beaucoup de points, ils s’empilent, donnant un relief dont l’altitude dépend du nombre de familles dans les différents sous-secteurs technologiques présents sur la carte. On obtient finalement une carte géographique virtuelle, avec ses mers, vallées et montagnes, et les points. Il suffit ensuite d’affecter une couleur aux points, chaque couleur étant associée à un déposant, pour savoir qui est présent où, et qui dispose du plus grand nombre de familles. Ces familles pouvant être regroupées en grappes ou au contraire dispersées sur l’ensemble de la carte.

Figure 1. Carte produite par Clarivate Analytics (Source : Clarivate)

Le dirigeant, à qui incombe la tâche de définir la stratégie de son entreprise, verra d’emblée le nombre de « divisions » dont il dispose et leur positionnement sur le terrain, s’il convient de les regrouper, mais aussi où sont les divisions du ou des adversaires, et qui pourrait faire office d’allié ou quelles entreprises ou titres il serait pertinent d’acquérir pour renforcer ses positions.

Dans ce paradigme, la valeur d’un titre ou d’un groupe de titres est essentiellement fonction de leurs positionnements entre eux, mais aussi relatifs par rapport aux titres des autres : un portefeuille de titres isolés aura moins de valeur qu’un portefeuille en grappes, car les grappes sont plus résistantes au contournement ou aux actions en nullité par exemple ; une grappe de titres appartenant à un tiers peut avoir plus de valeur si elle est proche de mes propres titres, car leur acquisition peut me permettre de renforcer mes positions.

Déterminer la valeur business d’un portefeuille : au-delà de la quantité, l’enjeu clé d’évaluer la qualité d’un brevet

Mesurer la valeur d’une famille à partir de son positionnement par rapport à celles des autres ou aux siennes propres est une option séduisante, en particulier par la grande facilité de lecture apportée.

Visuellement, chaque point sur une telle carte représente toutefois le même poids. Il va être ensuite nécessaire d’étudier ce qui se cache derrière les points en question pour acquérir une vision plus précise de leur valeur réelle : quelle est la couverture géographique de la famille, quels sont les membres actifs, sont-ils cités dans la littérature postérieure, etc.

Trois autres produits, au moins, se sont penchés sur ces problématiques : Innography®, Cipher® et PatentSight®.

1. Innography a été fondé au Texas en 2006, puis acquis par CPA Global en 2015 qui à son tour a été absorbé par Clarivate en 2020.
2. Cipher est une plateforme logicielle qui a été lancée en 2013 au Royaume-Uni, son histoire est liée à la société londonienne Aistemos. Cipher reste une société indépendante.
3. Quant à PatentSight, la société a été créée en 2008 en Allemagne et le produit lancé en 2012, PatentSight ayant été acquis par LexisNexis en 2018.

LexisNexis PatentSight : analyse multicritères, business et technique

LexisNexis PatentSight fait partie des outils utilisés par France Brevets, qui est un fonds d’investissement en propriété intellectuelle, créé en 2011 par l’État français, l’Agence nationale de la recherche (ANR) et la Caisse des dépôts et consignations.

La figure 2 résume la philosophie de ce produit (cf. Figure 2. Comparaison quantité/qualité, LexisNexis PatentSight). Les 5 couples de bandes à gauche - une claire, grise, une foncée, orange - représentent respectivement le nombre de brevets d’un portefeuille et sa valeur, pour 5 sociétés dans les pneumatiques : Bridgestone, Michelin, Sumitomo Rubber, Goodyear et Pirelli.

Le camembert de droite représente la répartition des portefeuilles en valeur pour les mêmes 6 sociétés. Ce qui saute aux yeux c’est que Michelin qui a un portefeuille de taille assez modeste en nombres de brevets - 3e position - est classé second si on prend en compte la valeur dudit portefeuille. Bien que le portefeuille de Michelin ne représente que moins de 50 % de celui de Sumitomo Rubber, il a une valeur supérieure. Il n’y a que quelques brevets qui ont une réelle importance, les autres ayant une faible valeur économique.

Figure 2. Comparaison quantité/qualité, LexisNexis PatentSight (Source : LexisNexis PatentSight).

Mais sur quoi est fondée la valeur selon PatentSight ? Sur quatre index : la Technology Relevance, le Market Coverage, le Competitive Impact et enfin le Patent Asset Index™.

Le Patent Asset Index™ représente la valeur totale d’un portefeuille, il est calculé à partir de la cumulation des Competitive Impact de chaque brevet individuel, index lui-même calculé à partir de la Technology Relevance et du Market Coverage de chaque brevet individuel (cf. Figure 3. Le principe de l’évaluation de la qualité d’un portefeuille selon LexisNexis PatentSight).

Cette méthode a fait l’objet d’une publication (Ernst, H., & Omland, N. (2011). The Patent Asset Index - A new approach to benchmark patent portfolios. World Patent Information, 33(1), 34-41).

Figure 3. Le principe de l’évaluation de la qualité d’un portefeuille selon LexisNexis PatentSight (Source : LexisNexis PatentSight).

Le calcul de la Technology Relevance s’appuie sur le nombre de citations du brevet. Plus le brevet est cité, plus il est considéré comme ayant une qualité élevée. L’index prend en compte les différences de pratique d’un office de brevet à l’autre, le domaine technique de l’invention et il est ajusté en fonction de l’âge du brevet.

À partir de cet index, PatentSight permet par exemple de définir 10 classes de brevets allant de 1 à 10 : ceux de la classe 1 correspondent aux 10 % de brevets dans le monde les moins cités dans le domaine technique analysé, alors que la classe 10 correspond aux 10 % de brevets dans le monde les plus cités dans ce domaine technique. La figure 4 montre la répartition des 30 000 familles de brevets d’IBM (cf. Figure 4. Répartition des brevets d’un portefeuille selon la Technology Relevance). On peut y relever une répartition relativement homogène entre les classes.

Figure 4. Répartition des brevets d’un portefeuille selon la Technology Relevance (Source : LexisNexis PatentSight, France Brevets SAS, https://www.youtube.com/watch?v=yP-Hn47MUe4).

Le Market Coverage correspond à la taille totale du marché mondial où l’invention est protégée par un brevet.

Plus le nombre d’extensions internationales est grand, plus le Market Coverage sera élevé, puisque traduisant un potentiel commercial élevé. Sont pris en compte les brevets délivrés, mais également les demandes en cours d’examen, un coefficient de probabilité de délivrance étant appliqué à ces dernières. La taille relative de chaque marché national est estimée en utilisant le PIB du pays correspondant tel que fourni par la banque mondiale. La couverture marché peut également être estimée en fonction de la taille du marché ou des volumes de production correspondant au domaine technique du brevet.

Figure 5. Répartition de différents portefeuilles selon le Competitive Impact et la taille du portefeuille, la surface des bulles étant représentative du Patent Asset Index™ (Source : PatentSight LexisNexis). Analyse effectuée en mars 2022 sur un corpus de 17 259 familles de brevets, seuls les 10 plus importants déposants (sur 7260) ont été conservés.

LexisNexis PatentSight a validé la pertinence de ce Patent Asset Index™ par comparaison avec des données internes à certaines entreprises, mais aussi par rapport à des informations telles que les procédures d’opposition, d’invalidation, les paiements des taxes de maintien en vigueur, les procédures contentieuses ou l’incorporation dans des normes. Les familles évaluées comme de valeur supérieure à partir de ces informations se sont révélées avoir un Competitive Impact élevé, la fiabilité du Patent Asset Index™ ayant ainsi été évaluée à 80 %. Les brevets à Competitive Impact élevé sont donc plus fréquemment commercialisés, plus aptes à être défendus dans un contentieux, plus souvent considérés comme des brevets clés ou impliqués dans des normes, et sont maintenus plus longtemps en vigueur.

De l’analyse des graphes à la définition d’une stratégie, retour d’expérience de France Brevets

Un outil n’a de valeur que si les analyses qu’il fournit permettent d’en tirer des conclusions au niveau business, et donc des décisions. Nous donnons ici quelques exemples très concrets, tirés en particulier de l’expérience de France Brevets.

Un outil du type de PatentSight permet d’évaluer le positionnement de différents acteurs dans un domaine particulier. À titre d’exemple, la figure 6 donne le positionnement des plus gros détenteurs de brevets 5G déclarés au standard (les SEP, pour Standard Essential Patents), en fonction de leur Technology Relevance - axe vertical - et de la taille du portefeuille - axe horizontal - la taille des bulles étant proportionnelle au Patent Asset Index™, donc à la valeur totale du portefeuille (cf. Figure 6. Répartition de différents portefeuilles selon la Technology Relevance et la taille du portefeuille, la surface des bulles étant représentative du Patent Asset Index™).

On voit qu’Interdigital ne possède pas le plus de brevets, mais possède ceux qui sont les plus pertinents technologiquement ; Huawei dispose du plus gros portefeuille en nombre de familles tandis que Qualcomm dispose du portefeuille le plus puissant grâce à son Patent Asset Index™. Le point entouré par la loupe correspond au portefeuille des acteurs français, quasi invisible malheureusement.

Figure 6. Répartition de différents portefeuilles selon la Technology Relevance et la taille du portefeuille, la surface des bulles étant représentative du Patent Asset Index™ (Source : LexisNexis PatentSight, France Brevets SAS).

La Technology Relevance, fondée sur les documents citants, a elle-même été divisée en deux sous-index : la Technology Relevance interne et la Technology Relevance externe. Le premier s’appuie sur les citations par le déposant du brevet lui-même (les autocitations), tandis que le second est fondé sur les citations par des entités externes.

La Technology Relevance interne traduit l’intérêt de la technologie pour le déposant lui-même : si elle est élevée, c’est que la société à l’origine du brevet étudié à tendance à construire sur celui-ci. La Technology Relevance externe traduit au contraire l’intérêt de la technologie pour les tiers : si elle est élevée ce sont les tiers qui ont tendance à bâtir sur la technologie objet du brevet étudié.

Ceci permet de répartir un portefeuille selon un diagramme en 4 parties (cf. Figure 7. Répartition en quadrants des brevets d’un portefeuille selon la pertinence technologique externe et la pertinence technologique interne) :

1. Pertinence technologique interne
2. Pertinence technologique externe

• Les brevets du quart en bas à droite sont ceux très cités par le déposant à l’origine du brevet lui-même, mais peu par les autres, reflétant une technologie importante pour l’entreprise, on aura donc intérêt à la protéger.
• Le quart haut gauche représente au contraire des titres surtout d’intérêt pour l’extérieur, indiquant un plus fort potentiel au licensing ou à la cession.
• Ceux du quart bas gauche ne présentent un intérêt pour personne, semble-t-il, ce qui conduira à questionner l’intérêt de maintenir en vigueur ces titres.

Figure 7. Répartition en quadrants des brevets d’un portefeuille selon la pertinence technologique externe et la pertinence technologique interne (Source : PatentSight LexisNexis,).

Cette méthode est décrite dans « Guderian, C. C., Bican, P. M., Riar, F. J., & Chattopadhyay, S. (2021). Innovation management in crisis: patent analytics as a response to the COVID‐19 pandemic. R&D Management, 51 (2), 223-239 ». Elle constitue une première étape qu’il est recommandé de compléter par une analyse plus fine avant de prendre une décision (maintien, cession, licence ou abandon du brevet).

PatentSight permet également d’évaluer les rapports de force entre une entreprise, ici Huawei, et ses concurrents.

Figure 8. Équilibre des rapports de force (Source : LexisNexis PatentSight, France Brevets SAS).

La Figure 8 montre, à droite, le pouvoir de blocage du portefeuille de Huawei par rapport à ses concurrents, et à gauche l’exposition au contraire de Huawei par rapport au pouvoir de blocage de ses concurrents (cf. Figure 8. Équilibre des rapports de force). Les bulles rouges signalent les concurrents vis-à-vis desquels le pouvoir de blocage est défavorable à Huawei, tandis que les bulles vertes signalent au contraire les acteurs vis-à-vis desquels Huawei est en position plus favorable.

Toujours dans le cadre d’une étude stratégique, on notera que l’examen de la répartition des familles de brevets d’IBM selon l’index de Technology Relevance de LexisNexis PatentSight (Cf. Figure 4.) montre qu’IBM ne dispose que de 8 % de familles de classe 10, correspondant aux brevets les plus cités, soit 3000 brevets environ. Le même examen sur le portefeuille, bien moins important en nombre, d’Uber, révèle qu’Uber dispose de 70 % de brevets de classe 10, donc de bien meilleure qualité, correspondant à 350 brevets.

La R&D d’Uber serait-elle d’une efficacité redoutable par rapport à celle d’IBM ?
Non, en réalité Uber a constitué son portefeuille par acquisitions, en faisant son choix parmi les brevets à plus fort potentiel. Ce qui est l’occasion d’insister sur l’importance de l’acquisition dans la construction d’un portefeuille, notamment dans la mise en œuvre d’une posture du type contre-attaque. Tom-tom a suivi la même démarche, en commençant à construire son portefeuille par acquisitions uniquement, sans attendre de développer sa propre R&D, avant, dans un second temps, de déposer ses propres titres.

Cipher: des vertus de la taxonomie

Cipher compte 40 collaborateurs et utilise pour ses analyses les données issues d’IFI Claims.

Son modèle se fonde sur la mise en place de taxonomies propres à chaque utilisateur utilisant des algorithmes d’apprentissage machine (machine learning) travaillant sur titres, abrégés, revendications, classifications CPC et citations.

À partir de là, les familles de brevets sont réparties par sous-domaines technologiques, conduisant donc à des sous-ensembles de familles en lien avec un sous-domaine donné.

Il est ensuite possible de produire pour une entreprise un tableau comportant dans une première colonne le nombre de familles qu’elle possède pour chaque sous-domaine (une ligne par sous-domaine). Les colonnes suivantes du tableau sont dédiées aux entreprises travaillant dans les mêmes domaines (cf. Figure. 9, exemple d’IBM). Il est alors aisé pour l’entreprise analysée de se positionner par rapport à ses concurrents et de voir sur quels sous-domaines elle est en position de force ou de faiblesse.

Cipher a récemment mis en place sa propre taxonomie dénommée UTT (pour Universal Technology Taxonomy) comportant 114 technologies princi­pales regroupées en 9 super-classes (cf. Figure 10. Un extrait de la taxonomie hiérarchique de Cipher dans le domaine automobile).

Figure 9. Une analyse concurrentielle entre différents acteurs par sous-domaine de la taxonomie de Cipher. Les chiffres indiquent les familles « en vigueur » (source : Cipher).

Pourquoi ne pas utiliser les entrées CIB ?
Parce que leur nombre n’est pas signifiant pour les équipes business.

À partir de l’UTT, il est possible, par exemple, de sélectionner un ou plusieurs acteurs et un ou plusieurs domaines technologiques, et d’obtenir une étude sur cette combinaison donnant les positions de chacun.

Figure 10. Un extrait de la taxonomie hiérarchique de Cipher dans le domaine automobile (source : Cipher).

Le credo de Nigel Swycher, le dirigeant de Cipher, est qu’une évaluation doit être effectuée au niveau des sous-domaines technologiques et que la prise en compte unique de la taille totale du portefeuille n’a pas de sens pour prendre une décision en termes de licensing ou d’optimisation de portefeuille…

Selon Cipher, il y a toujours un risque pour une entreprise que ses technologies soient partiellement couvertes par des brevets de tiers, qui constituent donc une menace pour le développement des affaires. Une stratégie de propriété industrielle doit donc consister à identifier ces menaces - les attaquants possibles -, à évaluer le risque et à ensuite se donner des moyens pour réduire ou contrecarrer ces menaces, par exemple en disposant de brevets potentiellement actionnables contre les tiers en question, permettant donc de rééquilibrer le rapport de force et ramener les protagonistes autour de la table de négociation. Dans ce contexte la détermination de la valeur d’un ensemble de titres, par des outils comme Cipher ou PatentSight, est cruciale.

Dans cet esprit il est nécessaire de prendre en compte la couverture géographique du portefeuille et les chiffres d’affaires réalisés à partir de la technologie brevetée.

Au cours d’un atelier passionnant, France Brevets donnait cet exemple très sig­nifiant (les noms d’entreprise sont ano­nymisés) : la société A a 500 brevets / la société B en a 150, un comptage brut tend à montrer que A est mieux équipé que B. Mais à l’analyse on s’aperçoit que la plupart des 500 brevets de A couvrent les États-Unis, là où B ne vend pas (B a une part de marché ridicule aux États-Unis) ; au contraire A a peu de brevets en Europe, là où B a ses marchés ; malgré un nombre de brevets plus important, A n’a donc pas de capacité de nuisance sur B. Au contraire, les 150 brevets de B sont concentrés sur les territoires où A vend. B dispose donc, malgré un nombre de titres plus faible, d’une réelle capacité de nuisance sur A. Finalement, la balance est donc en faveur de B.

La prise en compte des données marché n’est toutefois pas disponible dans Cipher. Elle peut cependant faire l’objet d’une prestation distincte proposée par Cipher, dite d’optimisation de portefeuille.

Innography : des critères de scoring très évolués

Pour présenter Innography, on peut utiliser la famille du brevet amé­ricain US2015331585 ayant comme objet « Configurable Patent Strength Calculator », publié en 2015, délivré en 2018.

Parmi les nombreux critères d’évaluation présentés, on trouve le nombre de mots dans les revendications. Dans le même atelier mentionné plus haut, France Brevets précisait que statistiquement on aura d’autant plus de chance de trouver des brevets de valeur que le nombre de mots dans les revendications est faible. Parmi les autres critères on trouve le nombre de revendications, le nombre et le type de documents cités, le nombre de citants, la répartition des citations par domaines technologiques, le nombre de classes CIB attribuées, la localisation du titulaire du brevet.

La stratégie suivante pourra être exécutée sur Espacenet New pour avoir un aperçu rapide de brevets similaires :

(ti all “patent ?” AND ti any “quality strength” AND ti any “asses* calculat* estimat* eval* analy*”) OR (ti any “patent ?” AND cpc any «G06Q10/06393 G06F16/313»)

On y trouve une majorité de déposants chinois (as usual diraient certains).

Conclusion : une ardente nécessité d’aller au-delà du nombre

La mise en place d’une stratégie d’entreprise tirant parti du levier PI demande une prise en compte de la qualité des titres. Les produits présentés ici utilisent chacun leurs propres méthodes, et sont souvent complémentaires. Ces méthodes sont indispensables pour évaluer rapidement des quantités importantes de brevets, opération qu’il serait impossible de réaliser manuellement.

La question peut se poser de l’emploi de telles méthodes et outils pour des PME dont le portefeuille est moins fourni et/ou qui n’ont pas les moyens budgétaires d’acquérir de tels outils. Cela dit, un certain nombre d’expériences menées avec des PME ont toutefois montré que cela pouvait leur apporter une réelle valeur et que l’emploi de ces outils était pertinent.