• SYMPOSIUM

    Valorisation en intelligence artificielle

    et en sciences des données

    ––––––––––––––––––––

    Licensing in Artificial Intelligence
    and Data Sciences

  • COMMENT FAVORISER UN ÉCOSYSTÈME VIBRANT?

    DANS VOTRE ENTREPRISE, COMMENT LA PROPRIÉTÉ INTELLECTUELLE DÉVELOPPÉE DANS LES UNIVERSITÉS

    PEUT CRÉER RAPIDEMENT DE LA VALEUR ET DEVENIR
    UN AVANTAGE CONCURRENTIEL?

     

    DÉCOUVREZ DES SOURCES DE FINANCEMENT POUR VOTRE R&D.

  • La journée s’articulera autour de 3 axes

    1. Comprendre et valoriser la propriété intellectuelle en sciences des données
    2. Universités : Articuler votre stratégie de valorisation de la propriété intellectuelle pour créer un écosystème durable
    3. PME et startups : Travailler avec les universités pour bâtir votre propriété intellectuelle. Identifier les sources de financement de la R&D

  • Objectifs du symposium

     

    Tous les participants :

    • Découvrir les éléments clés d'un projet en intelligence artificielle
    • Élever le niveau de connaissance sur la propriété intellectuelle en sciences des données
    • S’informer des approches possibles de protection de la propriété intellectuelle
    • Comprendre quelles approches utiliser selon la situation

    Pour les universités :

    • Découvrir les diverses approches de licensings
    • Comprendre les enjeux des acteurs de l’écosystème
    • Recherche de processus simples et productifs pour réaliser des ententes de licensing
    • Identifier des balises de politiques de la gestion de la propriété intellectuelle et de négociation

    Pour les PME et Startups :

    • Comprendre comment faire affaire avec les universités pour licencier une technologie ou réaliser un contrat de recherche
    • S’informer sur les avantages et leviers financiers disponibles
    • Identifier des technologies universitaires disponibles et des expertises qui peuvent être mises à profit
    • Découvrir les moyens disponibles pour financer la R&D

    Pour les investisseurs en technologie :

    • Découvrir des pistes pour bonifier les actifs de la PI des sociétés en portefeuille
    • Comprendre les enjeux de la PI lors de l'évaluation d'investissements
    • Identifier comment bâtir et sécuriser de la valeur dans les sociétés en portefeuille

  • Public cible

    1. PME et startups (core AI ou utilisateur AI)
    2. Responsables de la valorisation universitaire, direction de la recherche, responsables administratifs académiques, direction de groupements de recherche, société de valorisation universitaire
    3. Investisseurs en technologie (Anges, capitaux de risque et capital de croissance)

    4. Aviseurs en propriété intellectuelle, légaux et en stratégie

    • Géographie : Canada et USA
    • Une traduction simultanée du français vers l’anglais sera offerte.
    • Les présentations seront filmées pour visionnement ultérieur.

  • Programme préliminaire


    SESSION MATINALE
    Comprendre la PI en intelligence artificielle

    Cette session est une présentation de ROBIC.

    7 h 30

    Accueil, inscriptions et café maillage

    8 h

    Mots de bienvenues et introduction

    8 h 15

    Qu’est-ce qu’un projet de recherche en science des données

    • Développement et découverte de nouveaux algorithmes, utilisations techniques, recherche fondamentale et appliquée. Enjeux d'accès aux données.
    • Exemples en apprentissage profond, recherche opérationnelle et intelligence d’affaires

    9 h

    Intelligence artificielle et propriété intellectuelle

    • La taxonomie de l’intelligence artificielle et la science des données (vers un vocabulaire commun). Où est la PI en science des données en fonction du TRL? (algorithmes, données brutes, données modifiées, engins entrainés, données privées et publiques)
    • Les outils de protection expliqués avec leurs principes, les moyens, leurs limitations et quand les utiliser (brevet, copyright, savoir-faire, secret industriel, MTA)?
    • OpenSource 101 et data licensing (types de licence, avantages, inconvénients, pièges à éviter)

    10 h 15

    Pause maillage

    10 h 30

    Déboulonner les mythes

    • Portrait des leaders en IA et des courses en cours au niveau mondial : technologie, PI, enjeux géopolitiques
    • Qui brevète quoi, quel est l’état de l’art, les meilleures pratiques (universités, PME, grande industrie)
    • Quelles stratégies utilisent les leaders dans le domaine (opensource, copyright, licensing, brevet, secrets industriels). Quelle est l’importance de la PI dans une cie techno (start-up, PME, grande entreprise)
    • Impact des stratégies de gestion de PI dans les PME. Selon les approches « où vient-on créer de la valeur dans l'écosystème? ».

    11 h 45

    Daniel Dardani, MIT Technology Licensing Office

    • Quelles sont la stratégie et les approches utilisées au MIT pour la protection et le licensing de PI développée
    • Retour d’expérience

    12 h 15

    Lunch


  • SESSION PARALLÈLE APRÈS-MIDI
    SESSION A
    Stratégies de gestion de la PI universitaire
    qui permettront de pérenniser cet écosystème

    Cette session est une présentation de BCF.

    13 h 15

    Mot d’introduction et objectifs de l’après-midi

    13 h 25

    Présentation d’approches et stratégie de licensing dans différentes universités

    Gestion PI dans les contrats de recherche, licensing de PI, comment sont gérés les données, gestion des enjeux éthiques d’utilisation de la recherche

    15 h

    Pause maillage

    15 h 15

    Quels sont la réalité et les enjeux des start-ups et PME technos?

    • L'importance de la PI dans leur développement
    • Comment sont effectués les développements PI et comment cela pourrait-il être accéléré
    • Appréhensions p/r aux licensings de PI universitaire
    • Comment baliser l'accès à la PI universitaire, champ d’application, exclusivité.
    • Stratégiquement, comment la PI universitaire pourrait  être un atout / actif / avantages pour les start-ups
    • Quels seraient les mécanismes de transfert qui seraient positifs

    15 h 45

    Croissance d’entreprise, financement, valorisation d’entreprise

    • Enjeux de la PI dans un investissement
    • Utilisation d'OpenSource (risques futurs - acquisition) 
    • Avantages distinctifs
    • Ce que des investisseurs aiment voir et n’aiment pas voir en PI et contrat de licensing

  • SESSION PARALLÈLE APRÈS-MIDI
    SESSION B

    Pour les PME et les start-ups, le financement stratégique de la R&D, les technologies en IA disponibles pour licence et comment faire affaire avec les universités

    13 h 15

    Mot d’introduction et objectifs de l’après-midi

    13 h 20

    Présentations éclair de technologies habilitantes disponibles et d’expertise spécifique universitaire à disposition des PME

    Le financement de la R&D

    Cette partie de la session B est organisée par TechnoMontréal et Prompt et est présentée par Finalta Capital

    13 h 30

    La planification stratégique pour financer sa R&D​

    Comment des leaders de l’industrie s’y prennent?

    14 h 15

    Présentations éclair de technologies habilitantes disponibles et d’expertise spécifique universitaire à disposition des PME

    14 h 25

    Les secrets d'une bonne stratégie de R-D collaborative entreprises-Université​

    Les montages possibles pour maximiser chaque dollar privé investi.

    15 h 05

    Présentations éclair de technologies habilitantes disponibles et d’expertise spécifique universitaire à disposition des PME

    15 h 15

    Pause maillage

    Faire affaire avec les universités, plus facile et avantageux que vous ne le croyez

    Cette partie de la session B est une présentation du CRSNG.

    15 h 30

    Les clés pour comprendre le processus de transfert technologique : plus facile et avantageux que vous ne le pensez!

    15 h 45

    Panel d’experts : Comment faire affaire avec une université?

    • Avantages
    • Mécanismes
    • Rédaction de contrat de rechercher
    • Partage des droits sur la PI
    • Quoi attendre et ne pas attendre d’un partenaire universitaire
    • Accès aux ressources
  • SESSION PRINCIPALE

    16 h 15

    Comment créer un écosystème dynamique et efficace?

    16 h 45

    Mot de la fin avec Pierre Boivin, MILA

    État de la situation sur le plan stratégique provincial pour le développement de l’écosystème en IA et sur le développement du nouveau MILA

    17 h à 19 h

    Cocktail de maillage avec kiosques

  • Contexte
    Enjeux de la valorisation et du transfert de PI issue de la recherche universitaire

    Les universités veulent jouer un rôle actif dans le foisonnement de leur écosystème local relié aux domaines émergents des sciences des données. Il y a une volonté de participer à la création de valeur, d’appuyer le développement des entreprises tout en créant une adhérence au milieu local qui les entoure. Plusieurs questionnements se posent sur les moyens à mettre en place pour bâtir cet écosystème via la valorisation et le transfert de PI issue de la recherche :

    • Quelles sont les stratégies de gestion de la PI universitaire qui permettront de pérenniser cet écosystème?
    • Doit-on proposer des modalités d’accès favorables pour les entreprises locales et les start-ups?
    • Comment établir des chaines de titres claires pour les start-ups et les PME afin de protéger de leur capital IP, leur donner des avantages concurrentiels et protections face au roulement de personnel, le contournement de leur PI, collaborations avec de grands groupes.
    • Comment baliser les utilisations de la PI à des fins morales éthiques acceptables pour les Universités (prévenir les utilisations à des fins malveillantes, criminelles, discriminatoires, militaires…)
    • Quelles sont les approches constructives pour favoriser la continuité de la recherche, la formation et l’équité entre les inventeurs, assurer la reconnaissance de la contribution des étudiants aux inventions?
    • Sur quoi doivent porter les licences et les produits possibles?
    • Quelles sont les distinctions à faire entre les technologies existantes et la recherche sponsorisée?

    Les PME et les start-ups sont confrontés à de multiples défis lorsqu’il s’agit d’intégrer les sciences des données et l’intelligence artificielle pour bonifier leurs modèles d’affaires, améliorer leur compétitivité ou développer de nouvelles technologies. La constitution d’un portefeuille fort et défendable de propriété intellectuelle est un élément névralgique pour bâtir de la valeur, développer des partenariats, conserver des avantages concurrentiels ou sécuriser des fonds. D’une part il y a la pénurie et la mobilité de la main d’œuvre qualifiée et les impératifs de développer rapidement les solutions. D’autre part les messages sont parfois contradictoires sur la pertinence des brevets, les risques et avantages d’utiliser des briques libres (Open Source) et de se fier sur le secret industriel. Est-ce un accélérateur ou un piège de livrer ses données en utilisant les plateformes, boites d’outils et services des grands fournisseurs (Google, Amazon, Microsoft et autres)? Des fonds gouvernementaux colossaux sont investis dans la recherche universitaire, comment en bénéficier en tant que PME et start-ups qui n’a pas la musculature des grandes sociétés. Les leviers financiers et d’accélération à licencier des technologies habilitantes universitaires ou faire des projets de R et D avec les universités sont mal connus. Une session spéciale présentée par TechnoMontréal et Prompt abordera des occasions de financement pour soutenir le développement de votre stratégie en IA.

  • Inscription

     

     

     

    Prix du billet : 240 $

    Cela inclut l'accès aux présentations,

    le petit-déjeuner, le dîner et le cocktail.

  • Hébergement

    Puisque l’Espace CDPQ est un grand partenaire du Symposium du 17 mai, les participants de cet évènement peuvent profiter d’un tarif préférentiel au Fairmont Le Reine Élizabeth de 189 $ plus taxes par chambre par nuit. Lors de la réservation, par téléphone au 1 866 540‑4483, il faut simplement mentionner le code UNI0517. Les réservations en ligne se font ici : https://book.passkey.com/event/49671258/owner/17625/landing.

  • Partenaires organisateurs

  • Platine

  • Argent

  • Bronze

  • Supporters