[ blog · comparison ]11 min read

L'API Google Patents est morte — 6 alternatives pour la recherche d'antériorité et de liberté d'exploitation

Sarah Choy·Publié le 3 mai 2026·11 min de lecture

Google Patents Public Datasets a été retiré sans remplaçant documenté, et l'USPTO a migré PEDS vers un nouveau Open Data Portal mi-2026, cassant des pipelines au passage. Voici ce qui fonctionne vraiment en 2026 pour les charges de travail d'antériorité, de FTO et de recherche en propriété intellectuelle — six alternatives, côte à côte.

L'essentiel

• •L'API Google Patents Public Datasets a été dépréciée ; il n'existe aucun remplaçant Google de première partie pour la recherche programmatique de brevets.
• •L'USPTO a remplacé l'ancien PEDS par l'Open Data Portal (ODP) — texte intégral et métadonnées pour les dépôts US, REST + JSON, gratuit.
• •EPO OPS fait le plus autorité pour les familles internationales mais renvoie du XML et est limité en débit.
• •PatentsView (financé par l'USPTO) est excellent pour les métadonnées et la désambiguïsation mais ne fournit pas les revendications en texte intégral.
• •API Pick Patent Search enveloppe le retrieval sémantique sur USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA dans un seul endpoint POST, JSON en entrée / JSON en sortie, 80 crédits par appel.

Ce qui a changé et pourquoi cet article existe

Deux choses se sont cassées dans l'écosystème des API de recherche de brevets entre 2024 et 2026, et elles se sont cassées en même temps.

Premièrement, l'API de recherche par mots-clés Google Patents Public Datasets — le défaut de facto pour les devs indépendants faisant de l'antériorité et de la veille concurrentielle — a cessé d'être maintenue. Le dataset BigQuery patents-public-data est toujours là pour l'analytique en masse, mais les simples endpoints https://patents.googleapis.com/... qui alimentaient la plupart des outils de brevets bricolés le week-end ont disparu. Cherchez « Google Patents API alternative 2026 » et vous trouverez une centaine de questions Stack Overflow et zéro réponse.

Deuxièmement, l'USPTO a retiré l'ancien Patent Examination Data System (PEDS) fin 2024 et migre les endpoints en masse restants vers le nouveau Open Data Portal (ODP) d'ici au 29 mai 2026. Les pipelines qui scrappaient les réponses XML de PEDS ont commencé à casser début 2025 ; les équipes qui n'avaient pas migré avant le Q1 2026 sont discrètement en panne aujourd'hui.

Les deux événements sont survenus à peu près au moment où les startups IA-pour-PI (Solve Intelligence, Patlytics, NLPatent, IPRally, &AI) ont levé des sommes sérieuses — Solve Intelligence à elle seule a bouclé une série B de $40M pour la recherche et la rédaction de brevets par IA. La demande n'a jamais été aussi forte ; l'offre vient justement de se compliquer.

Voici les six API qui fonctionnent vraiment en 2026, ce que chacune fait bien, et là où chacune montre ses limites.

Les six options

1. USPTO Open Data Portal (ODP)

Le remplaçant US officiel de PEDS. REST + JSON, gratuit, couvre les demandes de brevet, les brevets délivrés et les données de cession de l'United States Patent and Trademark Office. Texte intégral disponible. Documentation sur developer.uspto.gov.

Forces : faisant autorité, gratuit, couvre le texte intégral. Faiblesses : US uniquement (il vous faudra quand même EPO OPS ou d'autres pour l'international), les changements de schéma pendant la fenêtre de migration ont cassé des pipelines, pas de recherche sémantique — mots-clés/booléen seulement.

2. EPO OPS (Open Patent Services)

L'API développeur de l'Office européen des brevets. Couvre EP, WO et de nombreux dépôts nationaux via la base INPADOC. Fait autorité pour les recherches de familles internationales et les données PCT.

Forces : meilleure couverture internationale, inclut le statut juridique et les infos de famille. Faiblesses : renvoie du XML (parsing lourd), palier gratuit plafonné à 500MB/semaine, endpoint fulltext séparé, flux OAuth pour les paliers supérieurs. Courbe d'apprentissage raide pour un premier intégrateur.

3. PatentsView

Outil de recherche financé par l'USPTO. Solide sur les métadonnées : désambiguïsation des titulaires, profils d'inventeurs, réseaux de citations, financement d'intérêt public. Gratuit.

Forces : entités désambiguïsées propres, REST + JSON facile. Faiblesses : pas de corps des revendications en texte intégral, orienté US, retard sur les dépôts en temps réel, pas optimisé pour la recherche de similarité sémantique.

4. Lens.org

Agrégateur couvrant 95M+ brevets de 100+ juridictions plus des travaux scientifiques. Utilisé par les analystes PI et les chercheurs académiques. Palier académique gratuit ; palier commercial facturé.

Forces : la plus large couverture juridictionnelle, relie les brevets à la littérature scientifique, bonne UI pour le suivi humain. Faiblesses : tarification commerciale opaque, la recherche sémantique est augmentée par mots-clés plutôt que native aux embeddings.

5. PQAI (Project PQAI)

Projet open-source de recherche de brevets piloté par l'équipe PI d'AT&T. Gratuit, similarité sémantique sur USPTO + EPO. Populaire auprès de la communauté indé / r/LocalLLaMA — voir l'article DEV.to « I posted my patent search AI to Reddit and got 65 upvotes » qui a fait émerger ce coin de l'écosystème.

Forces : gratuit, sémantique d'abord, pas de clé API nécessaire à volume modéré. Faiblesses : disponibilité en best-effort, pas de SLA, couverture juridictionnelle plus restreinte, pas de support commercial.

6. API Pick Patent Search

Recherche sémantique sur USPTO + EPO + WIPO + JPO + KIPO + CNIPA en un seul appel REST. JSON en entrée / JSON en sortie, 80 crédits par appel (~$0.08 à $5 / 5 000 crédits), facturation uniquement en cas de succès. Renvoie pour chaque résultat le titre, l'abrégé, le snippet, l'URL, la juridiction et le titulaire.

Forces : un seul endpoint couvrant tous les grands offices, résultats sémantiques classés et pré-mis en forme pour la consommation par LLM, tarification prévisible par appel. Faiblesses : moins configurable qu'EPO OPS en direct pour les cas limites de statut juridique ; si vous avez besoin d'analytique en masse sur dataset, BigQuery reste meilleur que les API par appel.

Côte à côte

Code qui tourne : la même requête d'antériorité, six façons

La requête d'exemple : « wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors. » Une vraie question de forme FTO.

USPTO ODP

import requests

# Open Data Portal — keyword/Boolean
r = requests.get(
    "https://api.uspto.gov/api/v1/patent/applications/search",
    params={
        "query": "wireless charging coil ferrite under-display",
        "fields": "applicationNumber,inventionTitle,filingDate,abstractText",
        "limit": 25,
    },
)
print(r.json()["results"][:3])

EPO OPS

import requests
from base64 import b64encode

# OAuth: token from Consumer Key + Secret
auth = b64encode(b"YOUR_KEY:YOUR_SECRET").decode()
token = requests.post(
    "https://ops.epo.org/3.2/auth/accesstoken",
    headers={"Authorization": f"Basic {auth}"},
    data={"grant_type": "client_credentials"},
).json()["access_token"]

# Then search
r = requests.get(
    "https://ops.epo.org/3.2/rest-services/published-data/search",
    params={"q": 'ti="wireless charging coil ferrite"'},
    headers={"Authorization": f"Bearer {token}", "Accept": "application/xml"},
)
# Returns XML — you'll need lxml or xmltodict
print(r.text[:500])

PatentsView

import requests

r = requests.post(
    "https://search.patentsview.org/api/v1/patent/",
    headers={"X-Api-Key": "YOUR_KEY"},
    json={
        "q": {"_text_phrase": {"patent_title": "wireless charging coil"}},
        "f": ["patent_id", "patent_title", "patent_date", "assignees"],
        "o": {"size": 25},
    },
)
print(r.json()["patents"][:3])

Lens.org

import requests

# Lens uses Lucene-style queries; commercial endpoints require paid token
r = requests.post(
    "https://api.lens.org/patent/search",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"},
    json={
        "query": {
            "match": {
                "full_text": "wireless charging coil ferrite under-display sensor"
            }
        },
        "size": 25,
    },
)
print(r.json()["data"][:3])

PQAI

import requests

r = requests.get(
    "https://api.projectpq.ai/patents/",
    params={
        "q": "wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors",
        "n": 10,
    },
)
print(r.json()["results"][:3])

API Pick Patent Search

import requests

r = requests.post(
    "https://www.apipick.com/api/search/patents",
    headers={"x-api-key": "pk_yourkey"},
    json={
        "query": "wireless charging coil with embedded ferrite for under-display sensors",
    },
)
print(r.json()["results"][:3])
# Each result: { title, abstract, snippet, url, jurisdiction, assignee }
# Ranked by semantic similarity. 80 credits, only on HTTP 200.

Comment choisir, par cas d'usage

Où ça va

L'IA-pour-PI est l'une des verticales logicielles qui bougent le plus vite en ce moment. D'ici 18 mois, le présupposé « recherche de brevets = saisir une requête booléenne dans une UI » paraîtra aussi désuet que « recherche de code = saisir une regex dans grep ». Les équipes qui livrent des produits qui fonctionnent aujourd'hui sont celles qui ont payé la taxe de migration en 2025 — accès programmatique résilient, retrieval sémantique en surcouche, et pipeline de nettoyage pour l'inévitable churn de schéma des sources publiques.

Pour la plupart des agents IA en production, vous n'avez pas besoin de choisir une seule API — vous avez besoin d'un défaut raisonnable avec une tarification prévisible et la possibilité de descendre vers une source de plus bas niveau pour les cas limites. C'est pourquoi nous avons construit API Pick Patent Search comme un endpoint sémantique unique sur les grands offices : il couvre 95 % des charges de travail d'agents et les 5 % restants peuvent appeler EPO OPS ou USPTO ODP directement. Le compagnon URL Extract prend le relais là où l'une ou l'autre s'arrête — en récupérant le texte intégral d'un dépôt précis pour une analyse approfondie des revendications.

Écrit par

Sarah Choy

CEO, API Pick

Sarah Choy est CEO d'API Pick. Elle écrit sur la création d'APIs prêtes pour la production destinées aux agents IA et aux workflows LLM.