De l’idée abstraite à la solution technique

Résumé : Les inventions d’intelligence artificielle peuvent être brevetées aux États-Unis comme en Chine, mais aucun système ne protège l’étiquette abstraite « IA » ni ne récompense l’utilisation générique d’un modèle connu dans un domaine nouveau. Les États-Unis appliquent l’éligibilité Alice/Mayo ; les directives actuelles de l’USPTO insistent sur la revendication entière, une amélioration technologique spécifique et les preuves reliant cette amélioration au mécanisme revendiqué. Des déclarations correctement étayées peuvent aider pendant l’examen, sans combler les lacunes de l’exposé. La Chine obtient de nombreux résultats comparables par l’exigence de solution technique, l’exclusion des activités mentales, l’activité inventive et des attentes renforcées sur l’interaction entre caractéristiques algorithmiques et techniques ; elle impose aussi un contrôle exprès d’éthique et de gouvernance des données. Les deux systèmes exigent un inventeur personne physique répondant aux conditions et un exposé suffisant de l’architecture, de l’entraînement, des entrées, sorties et mécanismes causaux produisant le résultat technique. La stratégie transfrontalière la plus durable est donc de documenter la conception humaine, déposer avant divulgation publique et revendiquer le mécanisme concret résolvant un problème technique identifié, plutôt qu’un simple résultat généré par IA.

I. Introduction

« L’intelligence artificielle est-elle brevetable ? » réunit plusieurs questions traitées par des filtres juridiques différents aux États-Unis et en Chine. Aucun système ne brevète l’« IA » comme abstraction. Chacun demande si l’invention revendiquée a un inventeur humain répondant aux conditions, relève d’un objet protégeable, est nouvelle et non évidente ou inventive et est assez détaillée pour être reproduite. Il faut donc distinguer l’innovation dans un modèle ou une technique d’entraînement, l’invention utilisant simplement l’IA dans un système plus large et l’invention développée avec son assistance.

Considérons une revendication de procédé informatique recevant des données d’un domaine, entraînant un modèle d’apprentissage automatique et l’utilisant pour produire un résultat optimisé. Cela dit peu de l’avancée technologique : ni ce qui distingue le modèle, ni comment l’entraînement répond à une contrainte technique, ni le sens technique des entrées et sorties, ni l’action provoquée sur une machine ou un procédé. Les décisions américaines récentes rendent ce type de revendication par domaine d’utilisation particulièrement vulnérable selon 35 U.S.C. § 101. La Chine peut parvenir au même résultat par l’exclusion des règles et méthodes d’activités mentales, la « solution technique » ou l’activité inventive.

La différence centrale est méthodologique, plutôt qu’une attitude favorable ou défavorable aux brevets. Aux États-Unis, le § 101 reste un filtre initial puissant ; le Federal Circuit recherche si la revendication applique simplement un apprentissage générique à de nouvelles données ou améliore le modèle, l’ordinateur ou un autre fonctionnement technologique. La Chine effectue un filtrage comparable par la solution technique et l’exclusion des activités mentales, puis examine l’appui fonctionnel et l’interaction entre caractéristiques algorithmiques et techniques pour l’activité inventive. Ses règles entrées en vigueur le 1er janvier 2026 donnent aussi davantage de place à l’éthique de l’IA, à l’acquisition des données et à l’exposé détaillé du modèle.

Les systèmes convergent pourtant sur un constat pratique : la demande la plus solide identifie le blocage technique, revendique le mécanisme qui le résout et expose assez d’architecture, d’entraînement et de relations entrées–sorties pour reproduire le résultat. L’étiquette « intelligence artificielle », un nouveau jeu de données ou un nouveau secteur ne remplace ni un inventeur personne physique qualifié ni une contribution technique précise.

II. Une technologie, quatre questions

« Invention d’IA » peut désigner au moins quatre situations. D’abord, l’IA elle-même : architectures de modèles, apprentissage continu, méthodes d’entraînement et d’inférence, compression, exécution distribuée et accélérateurs spécialisés. Ensuite, les applications utilisant un modèle connu ou modifié dans la fabrication, les communications, les transports, la finance, la médecine ou un autre domaine. Troisièmement, les inventions assistées par IA, où une personne utilise le système comme outil de recherche, conception ou résolution de problèmes. Enfin, les résultats produits avec l’IA sans preuve suffisante qu’une personne physique remplisse le critère applicable de qualité d’inventeur.

Ces catégories mobilisent des règles différentes. Les deux premières soulèvent surtout l’éligibilité, la nouveauté, la non-évidence ou l’activité inventive et l’exposé. Les deux dernières mettent l’inventeur au centre, mais l’IA ne crée pas un critère américain distinct. L’examen ordinaire de conception demande si une personne physique a formé une idée déterminée et permanente de l’invention revendiquée complète et opérante. En Chine, elle doit apporter une contribution créative aux caractéristiques substantielles. Sans personne répondant au critère, désigner le propriétaire du modèle, l’opérateur, l’auteur de l’invite ou une autre personne de convenance ne crée pas la qualité d’inventeur.

Il faut aussi distinguer l’éligibilité de la brevetabilité entière. Une revendication peut franchir le § 101 et rester évidente, comme l’illustre la principale décision favorable de l’USPTO en matière d’IA. Inversement, une idée sophistiquée peut être nouvelle mais exclue parce que la revendication définit seulement un résultat abstrait. L’exposé est un filtre indépendant : même éligible et inventif, un modèle ne peut fonder une revendication dépassant ce que la description permet de réaliser ou démontre comme effectivement détenu par l’inventeur.

III. Deux structures juridiques

Le droit américain des brevets d’invention applique à l’IA les mêmes textes fondamentaux qu’aux autres technologies. L’article 101 définit les catégories légales, limitées par les exceptions jurisprudentielles d’idées abstraites, lois de la nature et phénomènes naturels. Les articles 102 et 103 traitent de nouveauté et de non-évidence ; le § 112 de description écrite, suffisance de l’exposé et précision ; le § 100(f) définit l’inventeur comme l’« individual » ayant inventé ou découvert l’objet revendiqué ; le § 115 régit son serment ou sa déclaration. 35 U.S.C. §§ 100(f), 101–103, 112, 115; voir Thaler v. Vidal, 43 F.4th 1207, 1211–13 (Fed. Cir. 2022), cert. denied, 143 S. Ct. 1783 (2023).

Selon Alice Corp. Pty. Ltd. v. CLS Bank International, la juridiction demande d’abord si la revendication vise une exception jurisprudentielle puis, si oui, si ses éléments, individuellement et en combinaison ordonnée, fournissent un concept inventif suffisant pour la transformer. 573 U.S. 208, 216–18 (2014); voir aussi Mayo Collaborative Services v. Prometheus Laboratories, Inc., 566 U.S. 66, 71–73 (2012).

L’USPTO met ce cadre en œuvre par Step 2A : examens séparés de l’énoncé d’une exception et de son intégration à une application pratique dans la revendication entière, puis Step 2B si nécessaire. La mise à jour IA de juillet 2024 développe ces examens et annonce les exemples 47–49. 2024 Guidance Update on Patent Subject Matter Eligibility, Including on Artificial Intelligence, 89 Fed. Reg. 58,128, 58,131–38 (July 17, 2024) [hereinafter 2024 AI SME Update]. Il s’agit d’une politique d’examen, non d’une réglementation de fond : elle n’a pas force de loi, ne crée pas de droit opposable et ne lie pas une juridiction de l’article III appliquant les précédents de la Supreme Court et du Federal Circuit. Id. at 58,131–32. Des mémorandums ultérieurs d’examinateurs précisent la pratique de l’Office dans ce cadre sans remplacer la jurisprudence applicable.

La Chine part d’un autre vocabulaire légal. Une invention doit être une « nouvelle solution technique relative à un produit, un procédé ou leur amélioration ». Patent Law of the People’s Republic of China (promulgated by the Standing Comm. Nat’l People’s Cong., Mar. 12, 1984, rev. Oct. 17, 2020, effective June 1, 2021), art. 2(2) (China) [hereinafter PRC Patent Law]. L’article 25 exclut les règles et méthodes d’activités mentales. L’article 22 exige séparément nouveauté, activité inventive et application pratique ; l’article 26 exige une description permettant la réalisation et des revendications claires, concises et étayées. Id. arts. 22, 25(1)(2), 26(3)–(4).

Les directives de la CNIPA demandent de ne pas séparer mécaniquement les caractéristiques algorithmiques ou de règles commerciales des caractéristiques techniques. La revendication est évaluée entière selon ses moyens techniques, le problème résolu et l’effet obtenu. China Nat’l Intell. Prop. Admin., Patent Examination Guidelines pt. II, ch. 9, §§ 6.1.2–6.1.4 (2023, as amended 2025) [hereinafter CNIPA Guidelines]. Les modifications de 2025, effectives le 1er janvier 2026, ont renforcé ce cadre par des dispositions expresses d’éthique de l’IA, de désignation véridique d’inventeurs personnes physiques, de suffisance de l’exposé propre à l’IA et de nouveaux exemples. China Nat’l Intell. Prop. Admin., Decision Amending the Guidelines for Patent Examination, CNIPA Order No. 84, pts. I, VII (Nov. 10, 2025) (effective Jan. 1, 2026) [hereinafter CNIPA Order No. 84]. Ces directives régissent l’examen administratif ; elles ne sont ni une législation ni un précédent judiciaire contraignant.

Tableau 1. Comparaison principale

IV. Objet éligible au brevet

A. États-Unis : de l’apprentissage générique à l’amélioration revendiquée

Pour l’IA, les principales catégories d’idées abstraites sont les concepts mathématiques, processus mentaux et certaines méthodes d’organisation de l’activité humaine. La 2024 AI SME Update demande d’identifier la caractéristique précise censée énoncer une idée abstraite et de déterminer sa catégorie. Une revendication n’énonce pas un concept mathématique au seul motif qu’elle repose sur des mathématiques ou en utilise ; une caractéristique impossible à réaliser pratiquement dans l’esprit humain ne relève pas des processus mentaux. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,134–36. Le rappel d’août 2025 réitère ces limites et distingue une revendication « énonçant » une exception de celle qui l’« implique » seulement. U.S. Pat. & Trademark Off., Reminders on Evaluating Subject Matter Eligibility of Claims Under 35 U.S.C. § 101 1–3 (Aug. 4, 2025) [hereinafter 2025 Eligibility Reminder]. Ainsi, exiger généralement l’entraînement d’un réseau neuronal peut impliquer des mathématiques sans énoncer de relation mathématique ; exiger expressément rétropropagation et descente de gradient énonce des calculs mathématiques et conduit à la suite de l’analyse d’éligibilité.

Cette distinction ne sécurise pas les revendications fonctionnelles génériques. L’Office applique d’abord l’interprétation raisonnable la plus large ; l’éligibilité ne remplace ni nouveauté, non-évidence ni exposé. À Step 2A, Prong Two, il faut examiner la revendication entière sans isoler l’exception des caractéristiques avec lesquelles elle interagit. Une solution technologique particulière peut intégrer l’exception à une application pratique ; un résultat souhaité, une exécution informatique générique ou une simple étiquette de domaine ne le peut pas. Le mot « amélioration » n’est pas requis dans la description, ni cette conclusion expressément dans la revendication, mais l’amélioration doit être apparente à la personne du métier à partir de l’exposé et reflétée dans la revendication. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,136–38; 2025 Eligibility Reminder, supra, at 3–5; voir Enfish, LLC v. Microsoft Corp., 822 F.3d 1327, 1335–36 (Fed. Cir. 2016); McRO, Inc. v. Bandai Namco Games America Inc., 837 F.3d 1299, 1313–16 (Fed. Cir. 2016).

Recentive Analytics, Inc. v. Fox Corp. fournit la règle d’appel actuelle la plus claire pour les applications génériques d’IA. Les brevets appliquaient l’apprentissage automatique à des grilles de diffusion et cartes de réseau. Les descriptions autorisaient « toute technologie appropriée d’apprentissage automatique » ; entraînement, mise à jour et ajustement en temps réel étaient des fonctions ordinaires, non une nouvelle mise en œuvre technique. Statuant pour la première fois sur cette question, le Federal Circuit a jugé inéligibles les revendications appliquant seulement des méthodes établies à de nouvelles données. 134 F.4th 1205, 1211–14 (Fed. Cir. 2025), cert. denied, 146 S. Ct. 891 (2025). La portée de la décision est importante mais étroite : elle ne rend pas abstraite toute application d’IA spécialisée ; elle vise une avancée reposant sur le domaine d’utilisation plutôt que sur une amélioration de l’apprentissage ou d’une autre technologie.

Deux décisions de 2026 dépourvues de valeur de précédent contraignant illustrent la portée de Recentive. Dans Rensselaer Polytechnic Institute v. Amazon.com, Inc., la cour a traité un raisonnement connu fondé sur des cas, appliqué au langage naturel, comme une IA générique dans un nouvel environnement. Les revendications utilisaient des résultats fonctionnels et des bases génériques sans exiger de mise en œuvre spécifique améliorant ces fonctions. Nos. 2024-1725, 2024-1739, 2026 WL 506661, at *3–5 (Fed. Cir. Feb. 24, 2026) (nonprecedential). Dans Dental Monitoring SAS v. Align Technology, Inc., les revendications collectaient des images d’arcades dentaires, les analysaient au moyen d’un « dispositif d’apprentissage profond » et présentaient les résultats. L’entraînement sur plus de 1,000 images dentaires ne créait pas de solution technologique : des données spécialisées sont inhérentes à l’apprentissage, et la revendication ne précisait pas comment l’amélioration était obtenue. No. 2024-2270, slip op. at 9–13 (Fed. Cir. July 7, 2026) (nonprecedential). Ces décisions illustrent l’application de Recentive, sans constituer de règles contraignantes autonomes.

La décision de l’USPTO faisant précédent dans Ex parte Desjardins offre une comparaison utile. Les revendications entraînaient successivement un même modèle à plusieurs tâches, avec des mesures d’importance des paramètres et un terme de pénalité préservant les performances des tâches déjà apprises. La description reliait ce mécanisme à moins de stockage, une complexité réduite et l’atténuation de l’oubli catastrophique. L’Appeals Review Panel a conclu que la revendication entière améliorait le fonctionnement du modèle et intégrait le concept mathématique à une application pratique. Appeal No. 2024-000567, at 7–10 (P.T.A.B. Appeals Review Panel Sept. 26, 2025) (designated precedential Nov. 4, 2025). La décision favorable au titre du § 101 n’établissait pas la brevetabilité : le rejet selon le § 103 restait inchangé. Id. at 10.

Pendant l’examen, la seule incertitude ne justifie pas un rejet selon le § 101. Le rappel d’août 2025 indique qu’un cas limite ne devrait être rejeté que si l’inéligibilité est plus probable que son contraire, tout en exigeant, dans une procédure d’examen globale, l’examen des §§ 102, 103 et 112. 2025 Eligibility Reminder, supra, at 5. Cette instruction interne ne change pas le critère appliqué par une juridiction.

La distinction émergente ne se résume donc pas à « technologie de base de l’IA favorable, application de l’IA défavorable ». Une application sectorielle peut être éligible si elle exige une mise en œuvre spécifique améliorant machine, procédé, signal, réseau ou autre technologie. Une revendication nominalement consacrée à l’entraînement peut, inversement, rester abstraite si elle n’énonce que des objectifs mathématiques et une exécution générique. La rédaction décisive revendique le mécanisme opérationnel produisant le résultat technique.

B. Chine : activités mentales et solution technique

La Chine applique normalement deux filtres liés. Une revendication limitée à un algorithme abstrait, une règle mathématique ou commerciale est exclue comme règle ou méthode d’activité mentale selon l’article 25. Une véritable caractéristique technique, plutôt qu’un ordinateur dans le seul intitulé, peut franchir ce filtre. La revendication doit encore satisfaire à l’article 2(2) : dans son ensemble, utiliser des moyens techniques conformes aux lois de la nature pour résoudre un problème technique et obtenir un effet technique. PRC Patent Law arts. 2(2), 25(1)(2); CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, §§ 6.1.2–6.1.3.

Ajouter processeur, mémoire ou puce d’IA ne suffit pas s’ils ne font que stocker et exécuter un algorithme abstrait. Les indications IA de la CNIPA donnent l’exemple d’un système d’entraînement de réseau où processeur et mémoire ne sont que des supports d’instructions ; améliorer l’efficacité générique de l’entraînement sans lien technique au fonctionnement de l’ordinateur ne résout pas nécessairement un problème technique ni ne produit d’effet technique. China Nat’l Intell. Prop. Admin., Guidelines for Patent Applications for Artificial Intelligence-Related Inventions (Trial) pt. III (Dec. 31, 2024) [hereinafter CNIPA AI Guidelines].

Trois voies comptent particulièrement. Un algorithme peut traiter des données ayant un sens technique défini — images, audio, signaux de communication ou mesures de capteurs — et produire un résultat lié à un procédé technique. Il peut aussi présenter un lien technique spécifique avec la structure interne de l’ordinateur, améliorant stockage, volume transmis, vitesse, utilisation du processeur ou autres performances. La CNIPA a ainsi traité comme technique un entraînement choisissant l’exécution mono- ou multiprocesseur selon le volume de données, car ce choix améliorait l’exécution matérielle. Enfin, le traitement de données massives peut être technique s’il découvre une relation interne régie par des lois de la nature et améliore fiabilité ou précision dans un domaine spécifique. Prévoir un prix financier à partir de prix historiques suit, au contraire, des relations économiques : un réseau neuronal ne suffit pas à en faire une solution technique. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 6.1.3; China Nat’l Intell. Prop. Admin., Interpretation of the 2023 Amendments to the Patent Examination Guidelines: Computer-Program Inventions pts. II.2–II.3 (Jan. 18, 2024).

Le seuil chinois peut donc différer du résultat américain. Traiter des images techniques ou données de capteurs peut plus aisément apporter un caractère technique en Chine, tandis qu’une revendication américaine se bornant à collecter, analyser et afficher ces informations peut encore échouer au § 101. Dental Monitoring illustre ce risque. Mais franchir l’article 2 ne résout pas l’activité inventive. Un modèle conventionnel associé à un flux de données techniquement significatif peut relever d’un objet protégeable tout en restant un transfert évident de technologie connue.

V. La nouveauté dans un état de la technique saturé d’IA

Aucun pays n’a écarté le droit ordinaire de la nouveauté parce qu’un document ou une invention implique l’IA. Aux États-Unis, le § 102 englobe brevets, publications imprimées, usages publics, ventes et autres mises à disposition publiques. 35 U.S.C. § 102(a). La Chine définit l’état de la technique comme la technologie connue du public, en Chine ou à l’étranger, avant dépôt. PRC Patent Law art. 22. Une recherche d’antériorités en IA doit donc dépasser les classifications brevet : articles, prépublications, fiches de modèles, documentation, dépôts de code, jeux de données, conférences, contributions à la normalisation et divulgations de tests comparatifs.

L’origine automatisée n’empêche pas automatiquement une divulgation publique d’être une antériorité. Un document public généré par IA peut potentiellement l’être selon les principes ordinaires, mais son effet dépend de sa catégorie légale, date, accessibilité, enseignement réel et suffisance pour permettre la réalisation. La consultation de l’USPTO en 2024 identifiait des questions non résolues sur les publications générées, les divulgations hallucinées, la suffisance et l’effet de l’usage courant d’IA sur le niveau de compétence ordinaire. Request for Comments Regarding the Impact of the Proliferation of Artificial Intelligence on Prior Art, the Knowledge of a Person Having Ordinary Skill in the Art, and Determinations of Patentability Made in View of the Foregoing, 89 Fed. Reg. 34,217, 34,218–20 (Apr. 30, 2024). Au 19 juillet 2026, aucune règle définitive propre à l’IA n’avait résolu ces questions.

La CNIPA a aussi averti qu’une réponse de grand modèle de langage (LLM) ne prouve pas directement l’état de la technique ou les connaissances de la personne du métier. Dans un réexamen de 2026, le déposant invoquait une réponse de LLM pour soutenir l’absence d’enseignement technique dans l’antériorité. La CNIPA a conclu que cette réponse, dépendante des sources, du modèle, de la précision d’entraînement et de l’invite, pouvait servir de référence sans établir directement l’enseignement ou la conclusion juridique. Reexamination Decision No. 1927206, Application No. 202010182089.3 (CNIPA 2026) (published July 1, 2026). La décision porte sur la preuve, et non sur l’admissibilité comme antériorité d’une source sous-jacente trouvée ou reproduite par l’IA.

Le calendrier de divulgation publique crée un piège majeur. Le droit américain prévoit une exception d’un an, principalement pour les divulgations provenant de l’inventeur ou dérivées de lui. 35 U.S.C. § 102(b)(1). La Chine n’a pas de délai général comparable. Sa protection de six mois ne vise que les circonstances énumérées, notamment certaines divulgations d’urgence ou d’intérêt public, expositions ou conférences reconnues et divulgations non autorisées. PRC Patent Law art. 24. Une mise en ligne de code, fiche de modèle, démonstration client ou soumission ordinaire à une conférence pouvant relever de l’exception américaine peut détruire la nouveauté chinoise. La règle transfrontalière fiable est de déposer avant les tests comparatifs publics, la publication, le déploiement ou la démonstration.

VI. Non-évidence et activité inventive

Le § 103 ne demande pas si l’invention a été créée avec ou sans IA ; il prévoit expressément que la brevetabilité « ne peut être niée en raison de la manière dont l’invention a été réalisée ». 35 U.S.C. § 103. L’examen reste celui de l’évidence des différences pour la personne du métier, en considérant motivation, usage prévisible et attente raisonnable de succès. KSR International Co. v. Teleflex Inc., 550 U.S. 398, 415–22 (2007). Un nouveau jeu de données, une étiquette cible, un segment de clientèle ou une sortie souhaitée peut motiver l’emploi d’un apprentissage connu sans prouver une mise en œuvre non évidente. Les résultats inattendus et indices objectifs convainquent surtout lorsqu’ils se rattachent au mécanisme réellement revendiqué.

La Chine applique l’article 22, couramment en trois étapes : état de la technique le plus proche, caractéristiques distinctives et problème réellement résolu, puis enseignement ou motivation conduisant à la solution. Dans les revendications mixtes, les caractéristiques algorithmiques contribuent à l’activité inventive si elles soutiennent fonctionnellement les caractéristiques techniques et interagissent avec elles : elles agissent ensemble comme moyens techniques résolvant le problème et produisant l’effet. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 6.1.4. Les modifications de 2025 soulignent que la caractéristique apportant la contribution inventive doit être revendiquée ; un effet seulement décrit ne compte pas si la revendication omet sa cause. CNIPA Order No. 84, pt. VI.

Les nouveaux exemples tracent une distinction nette. L’exemple 18 compare un comptage antérieur de fruits à une revendication comptant des navires par apprentissage profond conventionnel. Malgré les différences d’apparence, taille et environnement, aucun changement d’entraînement, de hiérarchie du modèle, d’étiquetage ou autre adaptation substantielle n’était exigé. Changer le contenu des images ne rendait pas la solution inventive. CNIPA Order No. 84, pt. VII, ex. 18. L’exemple 19 aboutit à l’inverse pour le classement de ferrailles d’acier : les pièces irrégulières superposées exigeaient l’extraction de couleurs, contours, textures et relations entre caractéristiques. La revendication modifiait le nombre et l’agencement des voies et couches de convolution et de pooling pour répondre à ce problème sectoriel et améliorer la précision. Ces adaptations non enseignées par l’antériorité rendaient les caractéristiques algorithmiques contributives à l’activité inventive. Id. ex. 19.

Recentive et l’exemple 18 convergent donc vers un résultat pratique par des voies juridiques différentes. Aucun système ne récompense le seul déploiement d’un modèle connu dans un nouvel environnement. Si l’avancée repose sur l’architecture, les paramètres, le prétraitement, la sélection de caractéristiques, l’entraînement ou l’exécution, ces changements doivent dépasser le détail d’implémentation et constituer le cœur de la revendication.

VII. L’exposé et la « boîte noire » de l’IA

Le § 112 américain exige que la description démontre la possession de l’invention et permette à la personne du métier de la fabriquer et l’utiliser sur toute sa portée sans expérimentation excessive. 35 U.S.C. § 112(a); Ariad Pharmaceuticals, Inc. v. Eli Lilly & Co., 598 F.3d 1336, 1351–52 (Fed. Cir. 2010) (en banc); Amgen Inc. v. Sanofi, 598 U.S. 594, 610–14 (2023). L’IA ne crée pas de critère légal particulier, mais les revendications de résultat ou de « boîte noire » accentuent les difficultés ordinaires. Dire seulement de choisir un modèle approprié, l’entraîner sur des données pertinentes et produire un meilleur résultat peut ne pas démontrer la possession ni permettre de réaliser toute une revendication couvrant des architectures, régimes de données et techniques d’entraînement sensiblement différents.

Le détail nécessaire dépend de la contribution. Pour une avancée du fonctionnement du modèle, il faut traiter l’architecture pertinente, les modules, couches, connexions, fonction objectif ou de perte, séquence d’entraînement, mises à jour et alternatives représentatives. Pour une application, il faut expliquer le sens technique et le prétraitement des entrées, les caractéristiques pertinentes des données d’entraînement, la représentation des caractéristiques, seuils, séquence d’inférence, logique sortie–action, environnement de déploiement et lien causal au résultat. Validation et comparaisons à une référence appropriée peuvent étayer la suffisance comme la crédibilité de l’amélioration. Code source, corpus complet ou poids finaux entraînés ne sont pas exigés par principe, mais retenir l’information produisant le résultat crée un risque proportionnel à la largeur des revendications.

La Chine exprime désormais plus explicitement ces attentes. Pour une construction ou un entraînement de modèle, les directives exigent généralement l’exposé clair des modules, couches ou connexions nécessaires, des étapes concrètes et des paramètres d’entraînement. Pour une application sectorielle, il faut généralement expliquer l’association du modèle ou algorithme au domaine, la configuration des entrées et sorties et leur relation interne permettant la réalisation par la personne du métier. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 6.3.1, as amended by CNIPA Order No. 84, pt. VII.

Les exemples 20 et 21 montrent un examen pratique plutôt qu’une liste exigeant tout détail possible. Dans le 20, l’emplacement précis d’un réseau de transformation spatiale dans l’architecture convolutionnelle manquait, mais la personne du métier pouvait le fournir par ses connaissances générales, les couches, le partage et les opérations entrées–sorties étant clairs. CNIPA Order No. 84, pt. VII, ex. 20. L’exemple 21 concernait un modèle censé prévoir des tumeurs malignes à partir d’indicateurs sanguins et de traits faciaux. La demande ne précisait pas les indicateurs pertinents, n’établissait pas de relation fiable entre traits généraux et tumeurs visées et n’offrait aucune validation du résultat. Ce n’était pas un détail courant : la personne du métier ne pouvait déterminer comment la solution résolvait le problème annoncé. Id. ex. 21.

La conséquence transfrontalière est importante. Une description prioritaire rédigée selon une approche américaine vague et fonctionnelle peut manquer des détails d’architecture, de paramètres ou d’entrées–sorties requis en Chine. Ils ne peuvent normalement pas être ajoutés pendant la phase nationale sans ajout de matière. Voir 35 U.S.C. § 132(a); PRC Patent Law art. 33. Un dépôt coordonné devrait donc exposer le mécanisme technique et les réalisations de repli dès le premier dépôt, même si les premières revendications américaines sont plus larges.

L’exposé impose aussi un choix délibéré entre brevet et secret d’affaires. Poids, données sources, ingénierie des caractéristiques, réglage et déploiement peuvent être sensibles. Mais un déposant ne peut bénéficier d’un mécanisme caché tout en ne divulguant que le résultat souhaité. Il peut être préférable de breveter une architecture ou couche de commande reproductible et garder le savoir-faire de réglage non essentiel secret, plutôt que rechercher une revendication large dont l’avancée dépend d’informations non divulguées.

VIII. La qualité d’inventeur humain

Les États-Unis et la Chine s’accordent sur le principe : un système d’IA ne peut être nommé inventeur. Leurs formulations de la contribution humaine requise doivent toutefois être appliquées avec soin.

Aux États-Unis, l’« inventeur » est la personne ayant inventé ou découvert l’objet revendiqué. 35 U.S.C. § 100(f). Le Federal Circuit a jugé dans Thaler v. Vidal que le terme « individual » désigne sans ambiguïté une personne physique et exclut donc l’IA. 43 F.4th 1207, 1211–12 (Fed. Cir. 2022), cert. denied, 143 S. Ct. 1783 (2023). La cour n’a pas tranché la protection des inventions humaines assistées par IA. Id. at 1213.

L’avis de novembre 2025 de l’USPTO constitue une directive d’examen, non une décision judiciaire ou une réglementation de fond. Il a intégralement abrogé les indications de février 2024 sur les inventeurs en matière d’IA et retiré l’utilisation des facteurs de co-invention de Pannu comme cadre général propre à l’IA. Selon l’avis révisé, le même critère de qualité d’inventeur s’applique à toute invention, avec ou sans IA ; aucun critère distinct ou modifié ne vise les inventions assistées. Revised Inventorship Guidance for AI-Assisted Inventions, 90 Fed. Reg. 54,636, 54,636 (Nov. 28, 2025) [hereinafter Revised Inventorship Guidance].

Cette abrogation n’a pas retiré la mise à jour distincte de juillet 2024 sur l’éligibilité. Pour celle-ci, la manière de développer l’invention — y compris avec assistance d’IA — n’entre pas dans l’examen Alice/Mayo, centré sur l’invention revendiquée. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,138. Mais sa section IV renvoyait aux indications de février 2024 désormais abrogées et reprenait leur formulation de « contribution significative ». Ce renvoi n’est plus le critère actuel : l’analyse ordinaire de conception des Revised Inventorship Guidance de novembre 2025 s’applique. 2024 AI SME Update, 89 Fed. Reg. at 58,138; Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,636–37.

Lorsqu’une personne physique utilise l’IA, la conception ordinaire reste déterminante. Elle doit former une idée déterminée et permanente de l’invention revendiquée complète et opérante, connaître chaque caractéristique et avoir suffisamment arrêté la solution pour qu’une compétence ordinaire suffise à sa réalisation sans recherche ou expérimentation étendue. Id. at 54,636–37; Burroughs Wellcome Co. v. Barr Labs., Inc., 40 F.3d 1223, 1227–28 (Fed. Cir. 1994). Lorsque plusieurs personnes physiques participent, les facteurs de Pannu s’appliquent seulement pour déterminer lesquelles sont co-inventeurs ; l’utilisation d’IA ne change pas cette analyse. Pannu v. Iolab Corp., 155 F.3d 1344, 1351 (Fed. Cir. 1998); Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

Les indications révisées traitent l’IA générative et les autres modèles de calcul comme des instruments comparables au matériel de laboratoire, aux logiciels ou aux bases de recherche. Un système peut rendre des services ou générer des idées sans devenir inventeur ou co-inventeur. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

L’USPTO présume généralement que les personnes nommées dans la fiche de données, le serment ou la déclaration sont les véritables inventeurs. Mais si une demande nomme un système d’IA ou une autre entité ne constituant pas une personne physique comme inventeur ou co-inventeur, les directives demandent le rejet de toutes les revendications selon 35 U.S.C. §§ 101 et 115, ou toute autre mesure appropriée. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

Posséder ou exploiter un système d’IA ne prouve pas la conception. Les indications révisées ne conservent pas les heuristiques d’invite et de sélection de 2024 abrogées comme règles catégoriques ou protections automatiques. Rédaction d’invites, sélection, modification, essais et validation ne comptent que dans la mesure où les preuves montrent une image mentale complète, chez une personne physique, de chaque caractéristique de l’invention revendiquée, qu’elle pouvait décrire précisément. Voir id.; In re Jolley, 308 F.3d 1317, 1323 (Fed. Cir. 2002). L’analyse reste étroitement factuelle et liée aux revendications.

Les indications révisées s’appliquent aux brevets et demandes d’invention, de dessin ou modèle et de plante. Le critère d’inventeur des design patents est le même que celui des brevets d’invention. Pour un brevet de plante, la personne doit contribuer à créer la plante ; reconnaître seulement son caractère unique et la reproduire de manière asexuée ne suffit pas. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

Le règlement d’application chinois définit l’inventeur comme celui qui apporte une contribution créative aux caractéristiques substantielles. Organiser seulement le travail, faciliter les moyens matériels ou accomplir des tâches auxiliaires ne confère pas cette qualité. PRC Implementing Regs. art. 14 (2023). Dans son réexamen DABUS, la CNIPA a conclu qu’un système d’IA n’avait pas le statut civil requis pour détenir les droits personnels et patrimoniaux liés à la qualité d’inventeur, qui doit être une personne physique réalisant l’invention par l’intelligence et le talent humains. Reexamination Decision No. 1373038, Application No. 201980006158.0 (CNIPA 2024) (published Aug. 13, 2024).

Les modifications de 2025 précisent désormais que l’inventeur doit être une personne physique, que toutes les identités doivent être véridiques et qu’aucun nom d’organisation ou d’IA ne peut être inscrit. CNIPA Order No. 84, pt. I. Les indications IA distinguent les inventions assistées, avec contribution créative substantielle d’une personne, de celles générées sans contribution humaine substantielle. CNIPA AI Guidelines pt. II. Pour ces dernières, le droit actuel ne fournit pas d’inventeur IA admissible, et une personne sans la contribution requise ne peut être nommée pour préserver le dépôt.

Les dossiers d’inventeurs doivent donc faire partie du dépôt. Les équipes devraient conserver les preuves contemporaines montrant qui a formé l’idée déterminée et permanente de chaque invention revendiquée, connaissait ses caractéristiques et pouvait la décrire précisément. Invites, résultats, évaluations, modifications et validations peuvent en faire partie sans établir isolément la conception. Le conseil doit auditer les inventeurs avant le premier dépôt prioritaire et à chaque changement de revendications.

Les revendications de priorité et de bénéfice d’un dépôt antérieur appellent une vigilance particulière. Selon la politique annoncée, la demande antérieure et la demande américaine doivent nommer le même inventeur personne physique ou partager au moins un co-inventeur personne physique. Une demande étrangère nommant uniquement une IA ne peut donc fonder une priorité américaine. Si elle nomme des personnes physiques et d’autres sujets, la fiche américaine ne doit reprendre que les personnes physiques, dont au moins une commune au dépôt étranger. La même approche vaut pour l’entrée en phase nationale selon 35 U.S.C. § 371. Revised Inventorship Guidance, 90 Fed. Reg. at 54,637.

IX. Le contrôle chinois d’éthique de l’IA

Le contrôle éthique exprès chinois est la différence substantielle la plus visible. L’article 5 refuse un brevet à une invention contraire à la loi ou à la moralité sociale, ou nuisible à l’intérêt public. PRC Patent Law art. 5(1). Les modifications de 2025 appliquent cette disposition expressément aux applications d’IA et de données massives dont l’acquisition des données, la gestion des étiquettes, les règles, recommandations ou décisions comportent un contenu illicite, immoral ou nuisible à l’intérêt public. CNIPA Order No. 84, pt. VII, § 6.1.1.

Les exemples sont volontairement concrets. L’un revendique un système de vente de matelas captant les visages et identifiant les personnes pour du marketing ciblé sans établir acquisition licite ou consentement. Cette pratique étant intégrée à la solution plutôt qu’un usage accessoire, elle échoue à l’article 5. Un autre construit un modèle de décision d’urgence de véhicule autonome donnant des priorités de collision selon l’âge et le sexe des piétons. La CNIPA considère la règle discriminatoire elle-même contraire à la moralité sociale. Id. exs. 1–2.

La limite compte. La règle d’application 10 indique qu’une invention ne contrevient pas à l’article 5 au seul motif que sa mise en œuvre est interdite par la loi. PRC Implementing Regs. art. 10 (2023). Le fondement plus solide de l’article 5 apparaît lorsque l’illégalité ou la logique immorale est incorporée à la solution revendiquée ou à l’exposé nécessaire, et non chaque fois qu’une technologie licite pourrait être utilisée illicitement. Des formules générales de conformité ne réparent pas une solution exigeant intrinsèquement une collecte clandestine ou des règles discriminatoires ; la demande ne doit pas pour autant devenir un traité réglementaire général. Elle devrait décrire exactement provenance licite, consentement, désidentification, autorisation ou contrôle des biais lorsque ces caractéristiques sont techniquement réelles et pertinentes.

L’examen américain ne comporte pas de contrôle général comparable de moralité de l’IA. La brevetabilité n’autorise pas l’exploitation commerciale et ne remplace pas les règles de vie privée, discrimination, dispositifs médicaux, contrôle des exportations ou autres droits substantiels. Les obligations professionnelles de sincérité, signature, confidentialité et vérification ne doivent pas non plus devenir une doctrine morale du § 101. Voir 37 C.F.R. §§ 1.56, 11.18.

L’IA médicale rencontre une autre règle en Chine : les méthodes de diagnostic ou de traitement des maladies sont exclues par l’article 25(1)(3). PRC Patent Law art. 25(1)(3). Les revendications de dispositifs, systèmes, traitement d’images ou résultats techniques intermédiaires peuvent appeler une autre analyse qu’une revendication aboutissant au jugement diagnostique lui-même. Aux États-Unis, l’IA médicale relève du cadre ordinaire du § 101, avec la jurisprudence distincte des lois de la nature et corrélations diagnostiques.

X. Formes de revendications et stratégie coordonnée

Le développement de l’IA est un cycle de vie, et non une seule étape de « traitement ». Si l’exposé le permet, le portefeuille devrait envisager des revendications séparées sur acquisition et prétraitement, construction et entraînement, déploiement et inférence, commande technique déclenchée par la sortie, surveillance et réentraînement, retour à l’état antérieur, exécution distribuée en périphérie ou dans le cloud et matériel spécialisé. L’objectif n’est pas de multiplier pour multiplier, mais de disposer de revendications opposables aux acteurs réalisant des parties distinctes : développeur de modèle, fournisseur de plateforme d’entraînement, fournisseur d’inférence cloud, fabricant de dispositif et entreprise déployant le système.

Aux États-Unis, les formes courantes sont le procédé, le système ou la machine et le support non transitoire lisible par ordinateur. Les revendications limitées à une information immatérielle ou à un signal transitoire restent problématiques. La Chine permet procédé, appareil, support de stockage lisible par ordinateur et produit programme d’ordinateur. Les modifications de 2023 ont précisé que ce dernier peut être revendiqué comme produit logiciel sans être limité à un support physique. CNIPA Guidelines pt. II, ch. 9, § 5.2.

La description commune devrait partir d’un problème technique concret, identifier l’architecture, l’entraînement, la transformation des données, l’allocation de ressources ou la commande qui le résout et expliquer le résultat technique. Elle devrait prévoir des replis à plusieurs niveaux : organisation du système, modules et connexions, étapes et paramètres d’entraînement, entrées et sorties, prétraitement, déploiement et action après inférence. Les comparaisons de performances devraient utiliser une référence pertinente et identifier la caractéristique revendiquée responsable de l’amélioration.

Les revendications indépendantes n’ont pas à énoncer tout détail, mais ne devraient pas omettre la seule caractéristique distinguant l’invention d’une IA générique. Aux États-Unis, cela appelle l’application de Recentive et Dental Monitoring : la description promet une amélioration tandis que la revendication couvre tout modèle approprié produisant un résultat souhaité. En Chine, cette omission peut empêcher la contribution algorithmique à l’activité inventive ou priver la revendication des moyens techniques nécessaires. Le principe commun le plus sûr est de revendiquer le mécanisme produisant l’apport et d’exposer plusieurs manières de le réaliser.

Les réponses nationales devraient ensuite souligner des parties différentes du même exposé. Aux États-Unis, identifier la mise en œuvre revendiquée, distinguer les affaires d’usage générique et expliquer l’amélioration du modèle, de l’ordinateur ou d’une autre technologie. Lorsque des faits peuvent aider, le déposant peut volontairement présenter une Subject Matter Eligibility Declaration (« SMED ») selon 37 C.F.R. § 1.132, avec des preuves de l’état de la technique au dépôt, de la compréhension de l’exposé initial par la personne du métier ou de résultats objectifs liés à l’amélioration revendiquée. L’exemple IA du mémorandum utilise des tests comparatifs de régression pour une architecture neuronale divulguée. U.S. Pat. & Trademark Off., Subject Matter Eligibility Declarations: Memorandum to the Patent Examining Corps 2–5 (Dec. 4, 2025) [hereinafter SMED Corps Memorandum]. La preuve doit se rattacher aux revendications et ne peut fournir une information exigée dans l’exposé initial ; une opinion sur la conclusion juridique finale ne reçoit aucun poids. Id. at 3. La preuve régulièrement présentée doit être appréciée avec l’ensemble du dossier selon la prépondérance, sans constituer une protection automatique ni imposer le résultat. Id. at 3–4; U.S. Pat. & Trademark Off., Best Practices for Submission of Rule 132 Subject Matter Eligibility Declarations 1–4 (Apr. 30, 2026).

En Chine, il faut articuler problème, moyens et effet techniques, identifier la relation avec les lois de la nature ou le fonctionnement interne de l’ordinateur et relier les caractéristiques algorithmiques aux caractéristiques techniques en interaction. Architecture, paramètres et relations entrées–sorties nécessaires doivent être présents au dépôt initial. Une demande visant la Chine doit aussi être examinée au regard de l’article 5 avant dépôt, et non après avoir figé dans la description une architecture de données ou décisionnelle douteuse.

La traduction littérale ne constitue pas une coordination des revendications. Entraînement, inférence, paramètre, caractéristique, étiquette, plongement vectoriel (embedding), modèle et sortie doivent garder un sens technique stable entre langues ; les revendications indépendantes doivent toutefois répondre au critère de chaque office et aux réalités locales de contrefaçon. Déposer avant divulgation, préserver les dossiers d’inventeurs et de développement et aligner la description prioritaire sur les exigences des deux pays compte davantage qu’imposer un texte identique.

XI. Conclusion

La comparaison ne permet pas d’affirmer qu’un système est catégoriquement plus favorable aux brevets d’IA. Le droit américain met l’éligibilité au premier plan et recherche de plus en plus une amélioration de l’IA ou du fonctionnement informatique au-delà d’une analyse connue. La Chine traite une large part du même examen par la solution technique, l’activité inventive et l’exposé, avec un contrôle exprès d’éthique et de gouvernance des données.

Le vocabulaire diffère, mais les revendications fonctionnelles génériques restent vulnérables dans les deux systèmes. « Utiliser l’IA pour produire un résultat optimisé » n’identifie ni une invention ni un inventeur. Une revendication durable identifie plutôt des entrées techniques, une adaptation précise du modèle ou de l’entraînement, une action déclenchée par la sortie et leur mécanisme de liaison à un résultat mesurable. La description doit alors étayer cette portée, et le dossier identifier les personnes ayant conçu l’invention selon le droit américain et celles ayant apporté la contribution créative substantielle requise en droit chinois.

L’assistance d’IA ne détruit pas, à elle seule, la brevetabilité ; sa présence ne l’établit pas non plus. Aux États-Unis, la conception ordinaire par une personne physique s’applique sans modification propre à l’IA ; en Chine, une personne physique doit apporter la contribution créative prescrite. Dans les deux systèmes, l’invention doit aussi être techniquement précise et suffisamment exposée.