« On pensait avoir fait le tour du sujet. »

Phrase entendue lors d’un comité R&D, quelques semaines avant de réorienter un projet stratégique.

Le contexte ?

Une équipe innovation travaillait depuis plusieurs mois sur une nouvelle piste technologique.

Les premiers retours internes étaient bons.

Les publications semblaient prometteuses.

Le marché paraissait ouvert.

Sur le papier, tout indiquait qu’il fallait continuer.

Mais une question restait en suspens :

Avait-on réellement une vision complète de l’existant ?

• Pas seulement les brevets.

• Pas seulement les articles scientifiques.

• Pas seulement les notes internes.

Mais une lecture croisée de tout ce qui existait déjà.

C’est précisément le type de situation pour lequel nous avons fait évoluer GraphMyTech 3.1.0.

Avec cette nouvelle version, nous avons franchi une étape importante : l’analyse ne se limite plus à comparer séparément brevets, publications et documents internes, elle les connecte!

Concrètement, cela change tout.

Dans ce cas d’usage, l’équipe a pu analyser dans une même cartographie :

• les brevets déposés par les acteurs industriels ;

• les articles scientifiques récents ;

• les documents internes produits par les équipes R&D ;

• les clusters technologiques communs entre ces sources.

Et ce croisement a fait apparaître trois signaux clés.

D’abord, une technologie qui semblait émergente dans les publications était déjà fortement verrouillée côté brevets.

Ensuite, certains concurrents n’apparaissaient pas dans les recherches classiques, mais devenaient visibles en croisant entités, pays, classifications et dynamique temporelle.

Enfin, plusieurs documents internes faisaient déjà référence à des verrous techniques identifiés depuis longtemps… mais dispersés dans des notes, comptes rendus et analyses passées.

Autrement dit le problème n’était pas l’absence d’information, le problème, c’était sa dispersion.

Avec GraphMyTech 3.1.0, l’équipe a pu :

🧠 construire un topic modelling commun entre brevets, articles et documents internes ;

📊 visualiser les dynamiques par type de document : pays, temporalité, classifications, entités, qualité ;

🧭 analyser les clusters sans séparation artificielle entre sources externes et internes ;

📄 intégrer les documents internes comme un type de document à part entière ;

🎯 s’appuyer sur un score de proximité amélioré, capable de mieux prendre en compte les correspondances multi-documents.

La conclusion ?

La décision a été de la réorienter, avec de meilleurs éléments pour prendre des décisions.

• Moins de temps perdu.

• Moins de ressources engagées sur une impasse.

• Une feuille de route R&D mieux alignée avec l’état réel de la technologie.

C’est exactement notre conviction chez GraphMyTech : Les meilleures décisions d’innovation ne viennent pas seulement de plus de données, elles viennent d’une meilleure lecture des liens entre les données.

Et en R&D, ce que vous ne connectez pas aujourd’hui peut devenir le risque que vous découvrirez trop tard demain.