De plus, en s’appuyant sur ce dossier, nous aborderons les points clés de la pratique, notamment « comment rédiger les revendications et le mémoire descriptif d’une invention relative à un agent IA ». Pour les développeurs et les responsables de la propriété intellectuelle qui se demandent « comment breveter l’agent IA de notre entreprise, mais ne savent pas par où commencer ni comment s’y prendre », cette demande de brevet réelle et de grande qualité constitue le meilleur manuel qui soit.
💡 Point clé : cet article fait partie de la série consacrée aux brevets d’agents IA et constitue le volet « Analyse approfondie d’un brevet spécifique ». Pour les exigences de base, veuillez consulter le volet « Notions fondamentales » ; pour la comparaison d’exemples au Japon, aux États-Unis et en Europe, veuillez consulter le volet « Études de cas ».
Table des matières
| Rubrique | Contenu |
|---|---|
| Numéro de publication | US 2025/0265443 A1 |
| Numéro de demande | 18/738 984 |
| Intitulé de l'invention | Systèmes et méthodes pour la construction d'architectures d'agents hiérarchiques orientées tâches |
| Date de publication | 21 août 2025 |
| Date de dépôt | 10 juin 2024 |
| Date de priorité | 19 février 2024 |
| Demandeur | Salesforce Inc. |
| Inventeurs | Zhiwei Liu et 14 autres |
| Nombre de revendications | 20 (3 revendications indépendantes : revendications 1, 11 et 20) |
| Classification principale (CPC) | G06N3/00, 3/02, 3/04, 3/045 (réseaux neuronaux) |
| Statut | Publication de la demande (en cours d'examen) |
Selon le résumé, la présente invention concerne « un procédé de construction d’une structure hiérarchique de plusieurs modèles de réseaux neuronaux destinés à l’exécution de tâches ». Le flux de traitement central est le suivant :
| Hiérarchie | Rôle (selon la description du cahier des charges) |
|---|---|
| Agent gestionnaire | Communique avec chaque agent individuel et gère l’attribution des tâches entre les agents |
| Agent sous-responsable | Niveau intermédiaire chargé de décomposer davantage les tâches qui lui sont attribuées |
| Agent individuel | Responsable de l’exécution, optimisé pour une fonction spécifique |
Les agents échangent entre eux des « paquets de tâches » via une API. Ces paquets contiennent des invites adaptées à l’agent destinataire, qui déclenchent une action. L’optimisation de chaque agent repose sur deux méthodes : (1) le réglage fin du LLM lui-même, et (2) l’optimisation des invites.
| Exemples d’application | Description |
|---|---|
| Peintre en ligne | Un agent de recherche et un agent peintre collaborent pour rechercher des caractéristiques visuelles en ligne, puis générer une image |
| Compréhension interactive des images | Réponse aux questions posées par un utilisateur sur la base d’une image, au cours d’un dialogue en plusieurs étapes |
| Résolution de problèmes mathématiques | Un agent mathématique résout des expressions telles que « 75 × 34 + 12 = » grâce à l’intégration de WolframAlpha |
| Partie d’échecs | Un agent d’échecs reconnaît l’état de l’échiquier, effectue des coups valides et joue contre un humain |
Ce sont les « revendications » (claims), et non le résumé ou les dessins, qui sont effectivement protégées par le brevet. Nous citons ici, dans le texte original, la revendication indépendante n° 1 (revendication de procédé), qui est la plus importante dans cette affaire.
Revendication 1 (texte original / anglais)
Procédé permettant de construire une structure hiérarchique d’une pluralité de modèles de réseaux neuronaux destinés à effectuer une tâche, le procédé comprenant : la réception, via une interface de données, d’une instruction de tâche ; la génération, par un premier modèle de réseau neuronal, d’une première sous-tâche à partir de l’instruction de tâche ; sélectionner un deuxième modèle de réseau neuronal parmi la pluralité de modèles de réseaux neuronaux sur la base de la première sous-tâche ; établir une première connexion, via une première interface de programmation d’application (API), entre le premier modèle de réseau neuronal et le deuxième modèle de réseau neuronal ; générer, à l’aide du premier modèle de réseau neuronal, un premier ensemble de sous-tâches dans un format compatible avec le deuxième modèle de réseau neuronal ; recevoir, via la première connexion, une première sortie provenant du deuxième modèle de réseau neuronal qui exécute le premier ensemble de sous-tâches ; générer, à l’aide du premier modèle de réseau neuronal, une deuxième sous-tâche sur la base de l’instruction de tâche et de la première sortie ; et faire en sorte que l’instruction de tâche soit exécutée conjointement par un ou plusieurs modèles de réseaux neuronaux sélectionnés parmi la pluralité de modèles de réseaux neuronaux, sur la base, au moins en partie, de la deuxième sous-tâche.
Traduction de référence par un conseil en brevets (en japonais)
L’ingéniosité de cette revendication réside dans le fait qu’elle décompose l’idée abstraite de « faire coopérer plusieurs IA » en huit étapes de traitement concrètes. Du point de vue de la validité (admissibilité au brevet et caractère inventif), la limitation suivante est particulièrement déterminante :
| Limitation | Signification technique | Pourquoi est-ce important ? |
|---|---|---|
| ④ Mise en place d’une connexion API | Définit la collaboration entre les modèles non pas comme une « coordination » abstraite, mais comme une connexion de communication concrète | Sortir du stade de la « simple idée ». Exprimer clairement la mise en œuvre technique |
| ⑤ Génération d’un paquet au format compatible | Conversion vers un format interprétable par le modèle destinataire | Cœur technique de la coordination entre agents. Argument clé en faveur de l’avancée technologique |
| ③ Sélection dynamique basée sur les sous-tâches | Pas de configuration statique et figée, mais une sélection en fonction du contenu | C’est là que réside l’intelligence de l’orchestration |
| ⑦ Génération de la tâche suivante en fonction de la sortie | Constitution d’une boucle de rétroaction | Autonomie = fondement du caractère propre à l’agent |
💡 Point clé : la restriction « un format conforme au deuxième modèle de réseau neuronal » constitue le point fort technique de cette revendication.Il ne s’agit pas d’un simple transfert d’informations, mais d’une innovation technique permettant l’interopérabilité entre différents modèles, ce qui constitue un argument de poids pour éviter le rejet fondé sur une idée abstraite (équivalent à l’affaire américaine Alice et à l’article 2, paragraphe 3(k) de la loi japonaise).
Dans cette affaire, sur les 20 revendications au total, les revendications indépendantes sont réparties en trois catégories distinctes. Il s’agit là d’une stratégie classique en matière de brevets logiciels.
| Revendications | Catégorie | Objet protégé | Auteur présumé de la contrefaçon |
|---|---|---|---|
| Revendication 1 | Procédé (method) | Procédure de traitement | Personne mettant en œuvre ce procédé |
| Revendication 11 | Système (system) | Dispositif équipé d’une mémoire et d’un processeur | Personne qui fabrique, commercialise ou utilise l’appareil |
| Revendication 20 | Support non éphémère lisible par une machine | Support d'enregistrement sur lequel est enregistré un programme | Toute personne qui distribue ou fournit un programme |
La revendication 11 (système) décrit le même traitement que la revendication 1, en association avec des composants physiques tels que la « mémoire » et « un ou plusieurs processeurs matériels ».
Revendication 11 (extrait) (texte original / anglais)
Un système […] comprenant : une mémoire qui stocke la pluralité de modèles de réseaux neuronaux et une pluralité d’instructions exécutables par un processeur ; une interface de communication qui reçoit une instruction de tâche ; et un ou plusieurs processeurs matériels qui lisent et exécutent la pluralité d’instructions exécutables par un processeur à partir de la mémoire afin d’effectuer des opérations comprenant : […] (Traitement identique à celui de la revendication 1 ci-dessous)
💡 Point clé : selon les critères d’examen japonais, il est demandé de vérifier si « le traitement de l’information est concrètement mis en œuvre à l’aide de ressources matérielles ».Le fait que la revendication 11 mentionne explicitement la « mémoire » et le « processeur matériel » est précisément une stratégie classique visant à satisfaire à cette exigence. Lors du dépôt d’une demande pour la même invention au Japon, il est également efficace de préciser, dans une revendication de système, la collaboration avec des ressources matérielles.
Même si, par hasard, une revendication indépendante venait à être invalidée par l’état de la technique, les droits seraient maintenus tant que les revendications dépendantes subsisteraient. Les revendications dépendantes fonctionnent comme une « défense en plusieurs couches ». Les revendications dépendantes de la présente affaire permettent d’apprendre à formuler habilement des limitations.
Revendication 3 (texte original / anglais)
Procédé selon la revendication 1, dans lequel le premier ensemble de sous-tâches comprend une première invite conforme au deuxième modèle de réseau neuronal, ordonnant au deuxième modèle de réseau neuronal d’exécuter la première sous-tâche.
La revendication 3 précise le contenu du paquet en le qualifiant de « prompt conforme ». En limitant le concept général de « format » (revendication 1) à l’aide du concept plus spécifique de « prompt », elle confère une ampleur progressive à l’étendue des droits.
Revendication 5 (Texte original / anglais)
Procédé selon la revendication 1, comprenant en outre : la réception […] d’une instruction humaine ; et la génération, par le premier modèle de réseau neuronal, de la première sous-tâche sur la base de l’instruction de tâche et de l’instruction humaine.
La revendication 5 couvre une variante (human-in-the-loop) intégrant une « instruction humaine (human instruction) » dans le traitement. En couvrant les variantes de mise en œuvre dans des revendications dépendantes, on empêche les concurrents de contourner la protection par des modifications de conception.
Revendication 10 (texte original / anglais)
Procédé selon la revendication 1, dans lequel le premier réseau neuronal et le deuxième réseau neuronal sont chacun entraînés indépendamment.
La revendication 10 précise que « chaque modèle est entraîné indépendamment ». Elle intègre ainsi dans la protection juridique la réalité de la combinaison de modèles hétérogènes.
💡 Points clés : les principes fondamentaux des revendications dépendantes sont les suivants : ① la limitation par étapes du concept général vers le concept spécifique (revendication 3),② l’exhaustivité des variantes de mise en œuvre (intervention humaine dans la revendication 5, délégation à plusieurs niveaux dans les revendications 6 à 9), et ③ la spécification des caractéristiques de la configuration (apprentissage indépendant dans la revendication 10).Une revendication principale formulée de manière large, complétée par des revendications dépendantes couvrant de manière exhaustive les modes de réalisation concrets : c’est cette « hiérarchie de portée » qui permet de créer un réseau de brevets solide.
À la lumière de cette affaire, nous présentons ci-après un modèle d’approche pour la formulation des revendications relatives aux inventions de votre entreprise impliquant des agents IA. Vous trouverez ci-dessous un exemple général à titre de référence (il ne s’agit pas des revendications du présent brevet).
📝 Exemple de référence pour la rédaction de revendications (il ne s’agit pas des revendications du présent brevet)
📝 Exemples de référence pour la rédaction de revendications (il ne s’agit pas des revendications du présent brevet)
Liste de contrôle pour la rédaction des revendications : ① Rédiger en termes d’étapes de traitement plutôt qu’en termes d’objectifs abstraits (« automatiser… ») / ② Utiliser les interfaces entre agents (format, API, protocole) comme points d’ancrage techniques / ③ Exprimer explicitement la logique de sélection et de contrôle dynamique /④ Formuler les revendications selon les trois catégories suivantes : méthode, système et support / ⑤ Couvrir toutes les variantes de mise en œuvre dans les revendications dépendantes.
Une revendication solide ne peut être valable que si elle s’appuie sur un mémoire descriptif adéquat. Nous présentons ci-après les éléments particulièrement importants du mémoire descriptif d’une invention relative à un agent IA, en les mettant en correspondance avec la structure du présent dossier.
| Élément | Contenu à rédiger | Mise en pratique dans le cas présent |
|---|---|---|
| Problématique technique | Préciser clairement les problèmes techniques, tels que l’incapacité d’un agent unique ou d’un LLM à résoudre des tâches complexes | Préciser que « un agent LLM unique peine à résoudre des tâches complexes nécessitant des actions spécialisées variées » |
| Solutions | Configuration et flux de traitement concrets permettant de résoudre ces défis | Décomposition hiérarchique + sélection dynamique + format adapté + intégration d’API |
| Exemples de mise en œuvre (important) | Garantie des exigences de mise en œuvre et des exigences de prise en charge grâce à des exemples de mise en œuvre multiples et variés | Quatre exemples : peinture, compréhension des images, mathématiques et échecs |
| Définition des termes | Définition et concrétisation des concepts fonctionnels tels que « paquet de tâches » et « format adapté » | Ensemble = comprenant une invite adaptée, etc. |
| Exemples de variantes | Variantes telles que l’intervention humaine, la délégation en plusieurs étapes et l’apprentissage autonome | Justifier dans le mémoire descriptif les variantes correspondant aux revendications subordonnées |
Prêter attention aux exigences de mise en œuvre et de soutien : le traitement par l’IA a tendance à devenir une « boîte noire ».Une description abstraite du type « il suffit de l’introduire dans l’IA pour obtenir de bons résultats » sera rejetée tant au Japon qu’aux États-Unis. Il est indispensable de décrire de manière suffisamment concrète, pour qu’un homme du métier puisse reproduire le processus, quelles données d’entrée sont utilisées, quelles conditions de branchement sont appliquées, quel modèle est sélectionné et dans quel format la conversion est effectuée. C’est pour satisfaire à cette exigence que la présente demande comporte pas moins de quatre exemples de mise en œuvre détaillés.
💡 Point clé : la règle d’or de la rédaction d’un mémoire descriptif est « une divulgation étendue pour étayer des revendications étendues ».Si vous utilisez des concepts généraux (format, choix de modèle) dans les revendications, vous devez inclure dans la description plusieurs exemples concrets (format des invites, algorithme de sélection) et prévoir des solutions de repli pour les concepts intermédiaires. Ainsi, même si l’examinateur demande une limitation lors de l’examen, vous pourrez restreindre les revendications sans avoir à ajouter d’éléments nouveaux.
Aux États-Unis, la question est de savoir si l’invention porte sur une idée abstraite et, le cas échéant, si elle comporte un concept inventif. Dans le cas présent, l’invention est décrite comme un flux concret s’accompagnant de mises en œuvre techniques, telles qu’un ensemble de modèles de réseaux neuronaux, une connexion à une API et un package de formats adaptés ; cette structure permet de faire valoir plus facilement qu’il s’agit d’une « solution technique à un problème technique ».Elle s’inscrit également dans la lignée des principes énoncés dans les lignes directrices de l’USPTO sur l’IA de juillet 2024 (exemples 47 à 49).
Au Japon, le critère est de savoir si « le traitement de l’information est concrètement mis en œuvre à l’aide de ressources matérielles ». Étant donné que la revendication 11 de la présente affaire mentionne explicitement la mémoire et le processeur matériel, et qu’elle décrit des traitements concrets tels que l’interface de données, la connexion API et la conversion de format, on peut considérer qu’elle remplit facilement les conditions de brevetabilité en tant qu’invention liée aux logiciels.En matière d’activité inventive, les astuces techniques et les effets liés à la « sélection dynamique de modèles » et à la « conversion de format adaptée » sont déterminants.
En Europe, seules les caractéristiques contribuant à la nature technique sont prises en compte pour l’évaluation de l’activité inventive. Dans le cas présent, la « conversion de format permettant l’interopérabilité entre modèles hétérogènes » et la « coordination via une connexion API » peuvent facilement être considérées comme des solutions techniques à un problème technique (l’interopérabilité) ; cette configuration permet ainsi d’éviter qu’elles ne soient qualifiées de simples méthodes commerciales.
① Rédigez en termes de « flux de traitement » plutôt que d’« idée ». Décomposez le processus en étapes concrètes : réception → décomposition → sélection → conversion → connexion → sortie → génération de la tâche suivante.
② Utiliser les « interfaces » entre agents comme accroches techniques. Les formats compatibles, les connexions API et les protocoles de communication constituent des repères solides permettant de sortir de l’abstraction.
③ Structurer la demande selon les trois catégories suivantes : méthode, système et support. Cela permet de couvrir différents auteurs de contrefaçon et d’élargir le champ de protection.
④ Superposer les droits dans les revendications subordonnées. Couvrir progressivement les concepts généraux → les concepts spécifiques, les variantes de mise en œuvre et les caractéristiques de la configuration.
⑤ Rédiger des exemples de mise en œuvre détaillés. Satisfaire aux exigences de mise en œuvre et de justification à l’aide d’exemples d’application variés, afin d’étayer des revendications de large portée.
La portée des droits n’est pas encore définitive : la présente affaire (US2025/0265443 A1) correspond à une publication de demande de brevet aux États-Unis et non à un brevet délivré. La portée définitive des droits sera déterminée à l’issue de la procédure d’examen à venir (réponses aux actions de l’Office, modifications, etc.).Cet article constitue une explication générale des aspects techniques et institutionnels basée sur les documents de la demande publiés ; il ne garantit en aucun cas l’étendue précise des droits ni la validité du brevet. Pour toute décision commerciale de tiers (analyse de contrefaçon, FTO, etc.), veuillez impérativement vous référer aux informations les plus récentes sur l’état d’avancement de la procédure, au texte officiel de l’USPTO, ainsi qu’à l’avis individuel d’un expert.
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Réservez une première consultation gratuite Services de propriété intellectuelle en informatique et IAQ. En quoi consiste le brevet US2025/0265443 A1 ?
R. Il s’agit d’une demande de brevet américain déposée par Salesforce concernant une « architecture d’agent hiérarchique orientée tâches » (publiée le 21 août 2025, comprenant 20 revendications au total).Elle porte sur une technologie de base d’IA multi-agents dans laquelle un « agent gestionnaire » de niveau supérieur décompose une tâche complexe en sous-tâches, sélectionne dynamiquement le modèle de niveau inférieur le mieux adapté à chaque sous-tâche, puis transmet via une API un paquet au format compatible avec le modèle correspondant afin de permettre un traitement coordonné.
Q. S'agit-il d'un brevet délivré ?
R. Non. La mention « A1 » à la fin signifie qu’il s’agit d’une demande de brevet américaine publiée (published application) ; en 2026, elle est en cours d’examen. L’étendue définitive des droits sera déterminée lors de l’examen à venir.
Q. Combien y a-t-il de revendications indépendantes dans ce brevet ?
R. Il y en a trois. Il s’agit de trois catégories : la revendication 1 (méthode), la revendication 11 (système) et la revendication 20 (support lisible par machine non transitoire), qui partagent toutes la même limitation centrale.Les revendications restantes, à savoir les revendications 2 à 10 et 12 à 19, sont des revendications dépendantes.
Q. Le mécanisme multi-agents peut-il faire l’objet d’un brevet ?
R. L’idée même d’« utiliser plusieurs IA » est abstraite et difficilement brevetable ; cependant, si elle est décrite comme un flux de traitement d’informations concret, tel que dans le cas présent (« décomposer une tâche, générer un paquet au format adapté, établir une connexion API pour recevoir la sortie, puis générer la tâche suivante »), les chances d’obtenir un brevet sont plus élevées, tant au Japon qu’aux États-Unis.
Q. Pourquoi formuler trois revendications distinctes : méthode, système et support ?
R. Afin d’élargir le champ de protection.Les revendications de méthode protègent les procédures de traitement, celles de système protègent les dispositifs (mémoire, processeur) et celles de support protègent les supports sur lesquels le programme est enregistré. Cela permet de couvrir différents auteurs de contrefaçon pour une même invention, tels que « ceux qui la mettent en œuvre », « ceux qui fabriquent ou commercialisent les dispositifs » et « ceux qui distribuent le programme ».
Q. Comment une entreprise japonaise peut-elle obtenir un brevet sur la technologie multi-agents ?
R. Il est judicieux de placer au cœur des revendications les éléments pouvant être concrétisés techniquement, tels que le protocole de communication entre agents, la logique de sélection dynamique ou la conversion de format des paquets de tâches. La clé réside dans le fait de ne pas se limiter à de simples idées commerciales ou à des astuces de prompt, mais de décrire le flux de traitement du système.
Q. À quoi faut-il prêter une attention particulière dans le mémoire descriptif d’une invention relative à un agent IA ?
R. Il y a trois points à retenir : ① établir un lien entre le problème technique (par exemple : un agent unique ne peut pas résoudre de tâches complexes) et la solution apportée ; ② présenter plusieurs exemples d’application variés afin de satisfaire aux exigences de mise en œuvre et de justification ; ③ traduire les concepts fonctionnels, tels que le « format compatible » ou la « connexion API », en traitements concrets.
Q. Peut-on obtenir un brevet pour une technologie déjà divulguée avant le dépôt de la demande ?
R. En principe, une fois publiée dans un article, un logiciel libre (OSS) ou un communiqué de presse, par exemple, la technologie perd sa nouveauté et ne peut plus faire l’objet d’un brevet. Le Japon prévoit certes une exception à la perte de nouveauté sous certaines conditions (article 30), mais comme les exigences varient d’un pays à l’autre et que cette exception n’est pas universelle, la règle d’or est de déposer la demande avant toute publication.