DIVISION D’ANNULATION
ANNULATION n° C 64 174 (NULLITÉ)
Century Tal Holding Pte. Ltd., 30 Cecil Street #19-08 Prudential Tower, 049712 Singapore, Singapour (requérante), représentée par Aurilex Selas, 26 Avenue de la Grande Armée, 75017 Paris, France (mandataire professionnel)
c o n t r e
Openai Opco, Llc, 1455 3rd Street, 94158 San Francisco, États-Unis (titulaire de la MUE), représentée par Morgan, Lewis & Bockius Llp, 7 Rue Guimard, 1040 Brussels, Belgique (mandataire professionnel). Le 17/10/2025, la division d’annulation rend la décision suivante
DÉCISION 1. La demande en déclaration de nullité est accueillie en ce que la marque de l’Union européenne n° 18 836 652 est déclarée intrinsèquement descriptive au sens de l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE et dépourvue de tout caractère distinctif au sens de l’article 7, paragraphe 1, sous b), du RMUE.

2. Étant donné que le titulaire de la MUE a formulé une demande subsidiaire selon laquelle la marque contestée a acquis un caractère distinctif par l’usage au sens de l’article 7, paragraphe 3, du RMUE, lu en combinaison avec l’article 59, paragraphe 2, du RMUE, cette demande sera examinée, le cas échéant, une fois que la décision sur le caractère distinctif intrinsèque sera devenue définitive.

MOTIFS
Le 11/02/2024, la requérante a déposé une demande en déclaration de nullité à l’encontre de la marque de l’Union européenne n° 18 836 652 GPT (marque verbale) (la MUE), déposée le 15/02/2023 sous priorité d’une marque américaine du 27/12/2022 et enregistrée le 22/07/2023. La demande vise l’ensemble des produits et services couverts par la MUE, à savoir :

Classe 9 : Programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour l’utilisation de modèles linguistiques ; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour la production artificielle de la parole et du texte humains ; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour le traitement, la génération, la compréhension et l’analyse du langage naturel ; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour logiciels de traitement du langage et de la parole basés sur l’apprentissage automatique ; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour la traduction de texte ou de parole d’une langue à l’autre ; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour le partage de jeux de données à des fins d’apprentissage automatique, d’analyse prédictive et de création de modèles linguistiques ; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour la conversion de fichiers de données audio en texte ; programmes d’ordinateur téléchargeables

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et logiciels informatiques téléchargeables pour la reconnaissance vocale et de la parole ; programmes informatiques téléchargeables et logiciels informatiques téléchargeables pour la création et la génération de texte ; programmes informatiques téléchargeables et logiciels informatiques téléchargeables pour le développement, l’exécution et l’analyse d’algorithmes capables d’apprendre à analyser, classer et prendre des mesures en réponse à l’exposition à des données ; programmes informatiques téléchargeables et logiciels informatiques téléchargeables pour le développement et la mise en œuvre de réseaux neuronaux artificiels.

Classe 42 : Services de logiciel-service (SaaS), à savoir, fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour l’utilisation de modèles linguistiques ; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour la production artificielle de la parole et du texte humains ; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour le traitement, la génération, la compréhension et l’analyse du langage naturel ; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour des logiciels de traitement du langage et de la parole basés sur l’apprentissage automatique ; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour la traduction de texte ou de parole d’une langue à l’autre ; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour le partage de jeux de données à des fins d’apprentissage automatique, d’analyse prédictive et de création de modèles linguistiques ; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour la conversion de fichiers de données audio en texte ; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour logiciels de reconnaissance vocale et de la parole ; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour la création et la génération de texte ; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour le développement, l’exécution et l’analyse d’algorithmes capables d’apprendre à analyser, classer et prendre des mesures en réponse à l’exposition à des données ; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour le développement et la mise en œuvre de réseaux neuronaux artificiels ; services de fournisseur de services d’applications comprenant des logiciels d’interface de programmation d’applications (API) ; services de recherche et développement dans le domaine de l’intelligence artificielle ; recherche, conception et développement de programmes informatiques et de logiciels.

Le demandeur a invoqué l’article 59, paragraphe 1, sous a), du RMUE, conjointement avec l’article 7, paragraphe 1, sous b), c) et d), du RMUE.

RÉSUMÉ DES ARGUMENTS DES PARTIES
Le demandeur fait valoir que la marque « GPT » est dépourvue de tout caractère distinctif et est descriptive des caractéristiques des produits et services. Il soutient que même s’il était constaté que la marque GPT était distinctive au moment du dépôt, elle est devenue usuelle dans la pratique. Il fournit la signification de l’abréviation GPT tirée des dictionnaires et explique que, dans les pratiques commerciales, les transformeurs génératifs pré-entraînés (GPT) sont définis comme un type de grand modèle linguistique (« LLM ») ayant la capacité de créer du texte et du contenu (images, musique, etc.) semblables à ceux produits par l’homme, et de répondre à des questions de manière conversationnelle. Un utilisateur « alimente » le modèle avec une phrase, et le transformeur crée des informations cohérentes basées sur des paragraphes, extraites de jeux de données accessibles au public. La technologie peut traiter tout type de texte, y compris les tablatures de guitare ou le code informatique. Il fait valoir que, dans la littérature scientifique, de nombreux universitaires utilisent le nom GPT comme terme générique pour désigner la technologie des transformeurs génératifs pré-entraînés et joint des preuves pour étayer cette affirmation. Il fait valoir que tous les produits et services enregistrés sont liés à la technologie GPT (transformeur génératif pré-entraîné) basée sur des logiciels de grands modèles linguistiques et que, par conséquent, la marque contestée est descriptive des caractéristiques des produits et services enregistrés puisqu’elle indique le type de produit ou de service offert en informant le public que le

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le produit ou le service fonctionne sur la base de la technologie de transformateur génératif pré-entraîné et qu’il est donc également dépourvu de tout caractère distinctif et devrait être déclaré nul. Enfin, la requérante fait valoir que, même à supposer que le terme «GPT» doive être considéré comme distinctif et non descriptif, il est devenu un nom usuel dans les pratiques du commerce et désigne toute technologie générative pré-entraînée, comme le montrent la littérature et les entrées de dictionnaire.

À l’appui de ses allégations, la requérante produit les éléments de preuve suivants:

Thésaurus (www.dictionary.cambridge.org) pour l’acronyme «GPT» d’où il ressort que le mot est «une abréviation de Generative Pretrained Transformer: une représentation mathématique complexe de texte ou d’autres types de médias qui permet à un ordinateur d’effectuer certaines tâches, telles que l’interprétation et la production de langage, la reconnaissance ou la création d’images, et la résolution de problèmes, d’une manière qui semble similaire à la façon dont un cerveau humain fonctionne»:

GPT est un système de langage naturel qui peut être utilisé pour répondre à des questions, traduire des langues et générer du texte en réponse à une invite.

Les GPT ne se limitent pas au traitement du langage naturel; vous pouvez les utiliser pour une variété de tâches en fonction de la façon dont vous entraînez le modèle.

Une préoccupation éthique est que les modèles GPT peuvent générer involontairement du contenu offensant.

- Annexe 2: Un extrait de Wikipédia, montrant l’entrée pour le libellé «Generative pre-trained transformer (GPT)», étant un type de grand modèle linguistique (LLM) et un cadre proéminent pour l’intelligence artificielle générative. Selon l’article, les GPT sont basés sur l’architecture de transformateur, pré-entraînés sur de grands ensembles de données de texte non étiqueté, et capables de générer un nouveau contenu de type humain. Il est indiqué qu’à partir de 2023, la plupart des LLM possèdent ces caractéristiques et sont parfois désignés de manière générale comme des GPT. Il est également indiqué que le premier GPT a été introduit en 2018 par OpenAI, mais que le pré-entraînement génératif (GP) est un concept établi de longue date dans les applications d’apprentissage automatique.

- Annexe 3: Une impression non datée de www.amazon.com, définissant «Qu’est-ce que le GPT?» d’où il ressort que les transformateurs génératifs pré-entraînés, communément appelés GPT, sont une famille de modèles de réseaux neuronaux qui utilise l’architecture de transformateur et constitue une avancée clé en intelligence artificielle (IA) alimentant les applications d’IA générative telles que ChatGPT. Les modèles GPT donnent aux applications la capacité de créer du texte et du contenu de type humain (images, musique, et plus encore), et de répondre à des questions de manière conversationnelle. Les organisations de tous les secteurs utilisent les modèles GPT et l’IA générative pour les robots de questions-réponses, la synthèse de texte, la génération de contenu et la recherche.

- Annexe 4: Une impression non datée du site web www.atelier.net, fournissant une description du libellé Generative Pre-trained Transformers. Il est indiqué que GPT est un modèle linguistique s’appuyant sur l’apprentissage profond qui peut générer des textes de type humain basés sur une entrée textuelle donnée. Selon l’article, l’utilisateur «alimente» le modèle avec une phrase, et le transformateur crée des informations cohérentes basées sur des paragraphes extraites de jeux de données accessibles au public. La technologie peut traiter tout type de texte, y compris les tablatures de guitare ou le code informatique.

- Annexe 5: Un article du 15/08/2023 tiré du site web www.sciencedirect.com rédigé par l’auteur Spyros Kamnis intitulé

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Transformeurs génératifs pré-entraînés (GPT) pour l’ingénierie des surfaces. L’article a été publié dans la publication Surface and Coatings Technology et il y est indiqué que l’architecture des modèles GPT est basée sur le Transformer qui a été introduit par Vaswani et al. en 2017 et que cette architecture est devenue le fondement de nombreux modèles de programmation neuro-linguistique de pointe.

- Annexe 6: Un article du 26/04/2020, rédigé par plusieurs auteurs du Center for Artificial Intelligence Research (CAiRE) et du Department of Electronic and Computer engineering (Hong Kong), intitulé CAiRE: An Empathetic Neural Chatbot, dans lequel il est mentionné qu’ils appliquent le GPT (Generative Pre-trained Transformer) comme modèle de langage pré-entraîné. L’article a été publié aux fins de la 34e Conférence AAAI sur l’intelligence artificielle (AAAI-20).

- Annexe 7: Un article rédigé par M. J. (Singidunum University) et M. C. (employé d’EVOTEK), intitulé Generative Artificial Intelligence: Trends and Prospects et publié en octobre 2022 par l’IEEE Computer Society. L’article contient une référence à un article publié en 2020 d’où il ressort que les modèles GPT génèrent du texte dans différentes langues et peuvent créer des mots, des phrases et des paragraphes à consonance humaine sur presque tous les sujets et styles d’écriture, des articles de presse et essais convaincants aux conversations dans les chatbots de service client ou aux personnages de jeux vidéo. Il est indiqué que les GPT ont mûri sur plusieurs générations. Il fournit un exemple de modèle GPT, à savoir le GPT-3 d’OpenAI.

- Annexe 8: Un article rédigé par plusieurs auteurs employés à la Singapore Management University, intitulé RecipeGPT: Generative Pre-training Based Cooking Recipe Generation and Evaluation System et publié le 20/04/2020 par la US Association for Computing Machinery. L’article traite du RecipeGPT, un système en ligne de génération et d’évaluation de recettes qui comprend un modèle de langage génératif pré-entraîné GPT-2 affiné sur un grand ensemble de données de recettes de cuisine. Il démontre la faisabilité du transformeur génératif pré-entraîné (GPT) dans la génération de recettes de cuisine.

- Annexe 9: Un article rédigé par plusieurs auteurs employés dans des universités, intitulé NumGPT Improving Numeracy Ability of Generative Pre-trained Models, (dernière révision le 13/10/2021), publié en 2022 par l’Association for the Advancement of Artificial Intelligence (www.aaai.org), d’où il ressort que le terme modèles pré-entraînés (tels que GPT) a réalisé des avancées remarquables dans le traitement du langage naturel. L’article cite 'GPT’ comme exemple de modèle de langage génératif pré-entraîné de base et présente le NumGPT, un modèle génératif pré-entraîné qui modélise explicitement les propriétés numériques des nombres dans les textes. Il y est également indiqué que le Transformer original, une architecture d’apprentissage profond (proposée en 2014).

- Annexe 10: Un article rédigé par plusieurs auteurs, intitulé SymbolicGPT: A Generative Transformer Model for Symbolic Regression, soumis le 27/06/2021 dans lequel il est, entre autres, mentionné que « les modèles de langage profonds ont eu un impact énorme dans le domaine de la linguistique et du traitement du langage naturel. Avec les avancées technologiques comme les transformeurs génératifs pré-entraînés, ou GPT… ». L’article contient une référence à d’autres articles, faisant référence à l’entraînement génératif préalable, dont certains remontent à l’année 2011 ou au moins à l’année 2018.

- Annexe 11: Notification officielle de l’USPTO du 25/05/2023, concernant la demande américaine « CHATGPT » nº 97733261.

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Le titulaire de la marque de l’UE soutient que la marque contestée GPT était distinctive au moment du dépôt et l’est toujours aujourd’hui. Il fait observer que le demandeur, dans sa demande en nullité, n’a invoqué qu’un seul motif de nullité, à savoir l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMC, et qu’il n’est pas clairement établi que la demande en nullité est également fondée sur l’article 7, paragraphe 1, sous b), et l’article 7, paragraphe 1, sous d), du RMC. Il affirme que le moment pertinent pour l’appréciation est le 27/12/2022, qui correspond à la date de dépôt prioritaire issue du dépôt aux États-Unis, et que le fait que la marque GPT soit devenue un terme courant utilisé dans le commerce pour les produits et services est, en principe, sans pertinence aux fins de l’action en nullité en cause. En ce qui concerne le public pertinent, il affirme que les produits et services pertinents appartiennent à un secteur de marché hautement spécialisé. Selon le titulaire de la marque de l’UE, le public pertinent est principalement composé de professionnels qui requièrent un niveau d’attention et de connaissances plus élevé. Il fait valoir que le public pertinent est le consommateur anglophone de l’Union européenne. Il conteste que GPT serait perçu comme descriptif étant donné qu’en l’espèce il n’existe pas de relation directe et spécifique entre la marque GPT et les produits et services pertinents. Il soutient que, pour qu’une abréviation ait un sens descriptif, il ne suffit pas que le terme pour lequel l’abréviation (en l’occurrence Generative Pre-trained Transformer) est utilisée soit descriptif. Ce qui doit être démontré, c’est que l’abréviation elle-même est perçue comme désignant directement une caractéristique des produits ou services en question. Le seul critère correct est de savoir s’il existe un lien suffisamment direct et spécifique aux yeux du public pertinent entre la marque « GPT » et les produits et services pertinents couverts par l’enregistrement. Le titulaire de la marque de l’UE est d’avis qu’à la date pertinente, le public pertinent ne percevrait pas immédiatement le terme GPT comme ayant un sens direct et spécifique en relation avec les produits et services couverts par l’enregistrement et que le demandeur n’a pas fourni de preuves convaincantes du contraire. Les preuves soumises par le demandeur sont soit datées en dehors de la date pertinente, soit manifestement non datées et donc irrecevables en raison d’un manque de certitude et de pertinence. Par conséquent, selon le titulaire de la marque de l’UE, le terme GPT n’est pas suffisamment clair pour permettre une description directe des caractéristiques des produits et services en question. Il affirme en outre que GPT a plusieurs significations qui pourraient toutes être utilisées en relation avec les produits et services des classes 9 et 42 et n’est pas une abréviation standard de l’expression « Generative Pre-trained Transformer ». Le public pertinent ne comprendrait pas directement GPT comme signifiant Generative Pre-trained Transformer étant donné que ce terme désigne un modèle linguistique de grande taille très spécifique qui n’est susceptible d’être connu que d’un cercle très restreint de professionnels. Le demandeur n’a pas prouvé que l’acronyme « GPT » est utilisé comme abréviation de « Generic Pre-trained Transformer » et est compris comme tel par le public pertinent, lorsqu’il est utilisé seul. Les mots « Generative Pre-trained Transformer » n’apparaissent pas dans l’enregistrement, de sorte que le public pertinent n’est pas informé de sa signification. Le titulaire de la marque de l’UE conclut que la combinaison des trois lettres G + P + T est une construction inhabituelle et n’a pas de signification prédéfinie et que la marque contestée doit être considérée comme intrinsèquement distinctive. Ce fait ressort également du fait que la société du titulaire a été la première à utiliser GPT en relation avec des logiciels d’intelligence artificielle et des services connexes des classes 9 et 45 et utilise le terme GPT depuis au moins juin 2018 et qu’elle est la première à le faire. Le titulaire soutient que la marque n’est pas non plus dépourvue de tout caractère distinctif. Enfin, le titulaire de la marque de l’UE soutient que le demandeur n’a avancé aucune argumentation ou aucun argument juridique à l’appui de ses motifs selon lesquels la marque GPT était usuelle dans le langage courant du commerce à la date pertinente. Il soutient qu’il a fait tout ce qui était en son pouvoir pour empêcher que sa marque GPT ne devienne générique et ne soit utilisée par des tiers. Le titulaire de la marque de l’UE soumet les preuves suivantes :

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- Annexe A : Une impression du site web de l’EUIPO, montrant la date de priorité de l’enregistrement GPT contesté.

- Annexe B : Un article intitulé Improving Language Understanding by Generative Pre-training, rédigé par M. Alec Radford, employé d’OpanAI, et d’autres collègues et publié sur le site web d’OpenAI le 11/06/2018 où il est discuté
- Annexe C : Un tableau des actions en opposition réussies et en cours déposées par OpenAI contre des marques de tiers comportant l’élément 'GPT’ couvrant les classes 9 ou 42 ou des classes similaires.

- Annexe D : les directives de marque d’OpenAI pour les clients, mentionnant que l’utilisation de GPT dans les noms de produits ou d’applications n’est pas autorisée.

- Annexe E : Une lettre du 08/07/2024, envoyée au Cambridge Dictionary demandant la suppression de l’entrée GPT ou, à titre subsidiaire, qu’ils incluent un logo [marque] pour indiquer clairement qu’il s’agit d’une marque déposée.

- Annexe F : une capture d’écran des archives internet de la Wayback Machine (24/07/2023), montrant l’entrée de dictionnaire GPT du Cambridge Dictionary et faisant référence à OpenAI.

Dans sa réplique, la requérante fait valoir que même à la date de priorité (27/12/2022), la marque contestée ne remplissait pas les conditions d’enregistrement au sens de l’article 7, paragraphe 1, sous b), c) et d), du RMCUE. Elle soutient que la demande de priorité américaine (nº 97 733 259) a été refusée par l’USPTO pour défaut de caractère distinctif et pour son caractère descriptif. Elle fait valoir que, étant donné que la marque contestée est une abréviation de « Generative Pre-trained Transformer », le public pertinent sera le public anglophone de l’UE. Elle répète que les produits et services pertinents ciblent à la fois le public général et les professionnels dans les domaines concernés et que le niveau d’attention du public pour ces produits et services varie de moyen à supérieur à la moyenne. Elle soutient qu’en tout état de cause, le fait que le public pertinent puisse être un public spécialisé et que son degré d’attention soit supérieur à la moyenne ne saurait influencer de manière décisive les critères juridiques utilisés pour apprécier le caractère distinctif d’un signe. En ce qui concerne l’argument du titulaire de la MUE selon lequel l’abréviation a plusieurs significations, elle fait valoir que, conformément à la jurisprudence constante, l’existence d’autres significations possibles de l’acronyme ne porte pas atteinte à son caractère descriptif, dès lors qu’il suffit que de tels signes et indications puissent être utilisés à de telles fins. Un signe doit donc être refusé à l’enregistrement en vertu de cette disposition si au moins l’une de ses significations possibles désigne une caractéristique des produits ou services concernés. Étant donné que le signe GPT a au moins la signification de « Generative Pre-trained Transformer », qui fait référence aux caractéristiques d’un logiciel informatique basé sur l’IA et de services connexes, il relève du champ d’application de l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMCUE. Elle soutient que le terme « GPT » a été utilisé bien avant la date de priorité de la marque contestée dans la littérature scientifique et compris par les professionnels comme « Generative Pre-trained Transformer », et qu’en raison des outils largement utilisés, l’abréviation « GPT » est également bien connue du grand public comme faisant référence à des logiciels et services basés sur l’IA. La requérante fournit la définition de l’abréviation dans le dictionnaire et fait valoir que la signification de GPT était déjà connue du public à la date pertinente. Elle déclare que bien que la définition de GPT trouvée sur la Wayback Machine ne remonte qu’au 23/07/2023, il est possible que des versions antérieures de la définition aient existé mais qu’elles ne soient plus disponibles sur la Wayback Machine. Elle déclare que le simple fait que la définition du dictionnaire soit publiée après la date pertinente ne peut exclure la preuve, car une définition est généralement enregistrée bien plus tard que le début de l’utilisation du terme. En outre, la requérante déclare que d’autres dictionnaires en ligne contiennent également la définition de « GPT » signifiant « Generative Pretrained Transformer »,

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qui sont apparues avant la date de priorité de la marque contestée (c’est-à-dire certaines d’entre elles dès 2015). En conséquence, le terme « GPT » est défini comme transformeur génératif pré-entraîné dans les dictionnaires. Le demandeur fait en outre valoir que, également dans les pratiques commerciales, les transformeurs génératifs pré-entraînés (GPT) sont définis comme un type de grand modèle linguistique (« LLM ») et un cadre proéminent pour l’intelligence artificielle générative. Peu importe que le premier modèle GPT ait été introduit par OpenAI sur le marché auprès du grand public, le terme « GPT » n’est pas monopolisé par OpenAI et fait référence à une catégorie de LLM utilisée par de nombreuses entreprises d’IA. Dans la littérature scientifique et industrielle pertinente, le terme « GPT » est largement utilisé par les professionnels de l’informatique et de l’IA pour décrire le transformeur génératif pré-entraîné, bien avant la date de priorité de la marque contestée et par la suite. Le demandeur fournit des exemples de cette utilisation. Il répète que GPT est un terme largement utilisé dans l’industrie de l’IA pour décrire une catégorie de modèle d’IA. Tout modèle basé sur l’intelligence artificielle peut être appelé modèle GPT. Le nom « GPT » est donc descriptif de la technologie de transformeur génératif pré-entraîné et ne devrait pas être monopolisé par une seule entreprise. Le demandeur affirme que le terme est descriptif du type de produit ou de service offert en signifiant que le produit ou le service fonctionne sur la base de la technologie de transformeur génératif pré-entraîné. Le demandeur souligne que la demande américaine nº 97 733 259 pour la marque GPT (sur laquelle la marque contestée a revendiqué la priorité) a été refusée à l’enregistrement par l’USPTO pour son caractère descriptif. En outre, la demande « CHATGPT » du demandeur a également été refusée par l’USPTO. Tout cela, selon le demandeur, indique que le terme « GPT » est descriptif des produits et services visés. Enfin, le demandeur déclare que la demande allemande « ChatGPT » nº 3020232159003 a également été refusée par l’Office allemand des brevets et des marques pour son caractère descriptif et son absence de caractère distinctif et l’EUIPO a refusé des demandes contenant « GPT », car il a estimé que « GPT » était descriptif des produits et services des classes 9 et 42 (c’est-à-dire SENSIBLEGPT, HIREGPT). La marque GPT fait référence à la « pré-formation générative », un type de technologie, et n’est pas un signe d’origine commerciale. En conséquence, elle est dépourvue de tout caractère distinctif. Enfin, le demandeur fait valoir que, même à supposer que le terme « GPT » doive être considéré comme distinctif et non descriptif, il est devenu un nom usuel dans les pratiques commerciales au moment du dépôt de la priorité et désigne toute technologie générative pré-entraînée, comme le montrent la littérature et les entrées de dictionnaire. Le demandeur soumet les preuves supplémentaires suivantes :

- Annexe 12 : Notification officielle de l’USPTO du 25/05/2023 concernant le refus de la demande « CHATGPT » nº 97733261.

- Annexe 13 : Définition de GPT sur dictionary.com selon laquelle la définition a été enregistrée pour la première fois en 2015.

- Annexe 14 : Définition de GPT du Wikitionnaire.

- Annexe 15 : Une impression de l’archive de la Wayback Machine, montrant la définition de GPT dans le Wikitionnaire, datée du 27/07/2022.

- Annexe 16 : Extrait du registre des marques de la marque allemande
« ChatGPT » nº 3020232159003 et la traduction correspondante.

- Annexe 17 : EUIPO, Refus d’office de protection, SENSIBLEGPT, 18/04/2024.

- Annexe 18 : EUIPO, Refus d’office de protection, HIREGPT, 28/05/2024.

Dans sa réplique finale, le titulaire de la marque de l’UE fait valoir que le demandeur lui-même a déposé la marque « MATHGPT », ce qui démontre que le demandeur lui-même ne croit pas que le terme GPT soit descriptif ou non distinctif. Le titulaire de la marque de l’UE soutient que sa marque contestée fait partie d’une famille de marques appartenant à OpenAI qui

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partagent l’élément verbal commun « GPT ». Par conséquent, il convient également de prendre en considération la position à la date de priorité la plus ancienne au sein de la famille de marques GPT d’OpenAI, à savoir le 04/08/2020, qui est la date de priorité revendiquée pour la marque de l’UE nº 1 585 550 « GPT-3 ». Elle fait valoir que toutes les preuves soumises par la requérante soit se rapportent à des faits postérieurs à la date pertinente, soit ne sont pas pertinentes pour les consommateurs de l’UE et qu’elles devraient être écartées. Elle soutient que les preuves datées d’après la date pertinente démontrent seulement que la marque d’OpenAI, et la famille plus large de marques GPT, ont acquis une réputation significative par leur usage, et qu’un certain nombre de sociétés cherchent à exploiter cette réputation. Elle affirme qu’étant donné que le premier dépôt de la marque qui constitue une famille de marques GPT revendique une date de priorité du 04/08/2020, toute preuve publiée après cette date devrait être écartée. En réponse à l’argument selon lequel, dans certaines juridictions, la marque GPT a été refusée comme descriptive et non distinctive, la titulaire de la marque de l’UE fait valoir qu’il existe également plusieurs juridictions où les marques GPT restent enregistrées. Elle soutient que bien que les produits et services couverts par la marque contestée aient pu être considérés comme spécialisés pour des experts techniques à un certain moment, ils étaient accessibles et utilisés par le grand public à la date pertinente et que, par conséquent, les produits et services s’adressent au grand public sans aucune connaissance ou expertise professionnelle spécifique. La titulaire de la marque de l’UE conclut que la requérante n’a pas démontré que la marque contestée est descriptive de caractéristiques ou de qualités des produits et services en cause. Un petit nombre d’exemples ont été cités par la demande en nullité pour l’utilisation de « GPT » comme acronyme de « Generative Pre-trained Transformer » avant la date pertinente. Le public pertinent n’aurait pas immédiatement perçu un message descriptif direct, mais plutôt qu’une étape cognitive très significative devait être franchie avant que le public pertinent ne puisse établir un lien entre la marque contestée et les produits et services pertinents. Elle fait valoir que l’existence d’entrées de dictionnaire pour « GPT » qui font référence à « Generative Pre-trained Transformer » ne constitue pas une preuve de caractère descriptif. Les marques sont couramment incluses comme entrées de dictionnaire, toutefois, les entrées citées par la requérante devraient noter que « GPT » constitue une marque déposée et, comme cela a été soumis dans les preuves, la titulaire de la marque de l’UE a cherché à remédier à une telle omission auprès d’un éditeur.

MOTIFS ABSOLUS DE NULLITÉ – ARTICLE 59, PARAGRAPHE 1, SOUS A), DU RMCUE LU EN COMBINAISON AVEC L’ARTICLE 7 DU RMCUE
Conformément à l’article 59, paragraphe 1, sous a), et paragraphe 3, du RMCUE, une marque de l’Union européenne est déclarée nulle sur demande présentée à l’Office, lorsqu’elle a été enregistrée en violation des dispositions de l’article 7 du RMCUE. Lorsque les motifs de nullité ne s’appliquent qu’à une partie des produits ou services pour lesquels la marque de l’Union européenne est enregistrée, celle-ci n’est déclarée nulle que pour ces produits ou services.

En outre, il ressort de l’article 7, paragraphe 2, du RMCUE que l’article 7, paragraphe 1, du RMCUE s’applique même si les motifs de non-enregistrement n’existent que dans une partie de l’Union.

S’agissant de l’appréciation des motifs absolus de refus au titre de l’article 7 du RMCUE, qui ont fait l’objet de l’examen d’office préalable à l’enregistrement de la marque de l’Union européenne, la division d’annulation, en principe, n’effectuera pas ses propres recherches, mais se limitera à analyser les faits et arguments soumis par les parties à la procédure de nullité.

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Toutefois, le fait de limiter la division d’annulation à l’examen des faits expressément invoqués ne l’empêche pas de prendre également en considération des faits notoires, c’est-à-dire susceptibles d’être connus de tous ou pouvant être appris de sources généralement accessibles.

Bien que ces faits et arguments doivent dater de la période du dépôt de la demande de marque de l’Union européenne, des faits relatifs à une période ultérieure peuvent également permettre de tirer des conclusions concernant la situation au moment du dépôt (23/04/2010, C-332/09 P, Flugbörse, EU:C:2010:225, points 41 et 43).

Il est de jurisprudence constante que chacun des motifs de refus d’enregistrement énumérés à l’article 7, paragraphe 1, du RMUE est indépendant et doit faire l’objet d’un examen distinct. En outre, il convient d’interpréter ces motifs de refus à la lumière de l’intérêt général qui sous-tend chacun d’eux. L’intérêt général à prendre en considération doit refléter des considérations différentes selon le motif de refus en cause (16/09/2004, C-329/02 P, SAT.2, EU:C:2004:532, point 25).

OBSERVATION PRÉLIMINAIRE Sur l’allégation du titulaire de la marque de l’Union européenne selon laquelle il n’est pas clairement établi que la demande en annulation est également fondée sur l’article 7, paragraphe 1, sous b) et d), du RMUE Le titulaire de la marque de l’Union européenne a fait valoir qu’il ne ressortait pas clairement de la demande en nullité si celle-ci était uniquement fondée sur l’article 7, paragraphe 1, sous c), ou également sur l’article 7, paragraphe 1, sous b) et d), du RMUE.

À cet égard, il convient de rappeler que, conformément à l’article 63, paragraphe 2, du RMUE, la demande en annulation doit être présentée par écrit. Il n’est pas obligatoire d’utiliser les formulaires fournis par l’Office, pour autant que toutes les conditions de recevabilité soient remplies. Toutefois, l’utilisation des formulaires officiels est fortement recommandée. Étant donné que, dans ses observations jointes à la demande en annulation, le demandeur a également fait référence à l’article 7, paragraphe 1, sous b) et d), du RMUE, l’allégation du titulaire de la marque de l’Union européenne doit être rejetée. CARACTÈRE DESCRIPTIF – ARTICLE 7, PARAGRAPHE 1, SOUS C), DU RMUE
L’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE interdit l’enregistrement des «marques qui sont exclusivement composées de signes ou d’indications pouvant servir, dans le commerce, à désigner l’espèce, la qualité, la quantité, la destination, la valeur, la provenance géographique ou l’époque de la production du produit ou de la prestation du service, ou d’autres caractéristiques de ceux-ci».

En interdisant l’enregistrement comme marques de l’Union européenne des signes et indications auxquels il se réfère, l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE poursuit un but d’intérêt général, à savoir que les signes ou indications descriptifs des caractéristiques des produits ou des services pour lesquels l’enregistrement est demandé puissent être librement utilisés par tous. Cette disposition empêche que de tels signes et indications soient réservés à une seule entreprise du fait de leur enregistrement en tant que marques (23/10/2003, C-191/01 P, Doublemint, EU:C:2003:579, point 31).

Selon une jurisprudence constante, les signes et indications visés à l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE sont ceux qui peuvent servir, dans l’usage normal, du point de vue du consommateur

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de vue, à désigner, soit directement, soit par référence à l’une de leurs caractéristiques essentielles, des produits ou des services tels que ceux pour lesquels l’enregistrement d’une marque est demandé (22/06/2005, T-19/04, PAPERLAB, EU:T:2005:247, § 24).

Pour qu’un signe tombe sous le coup de l’interdiction prévue à l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMCUE, il doit exister un rapport suffisamment direct et concret entre le signe et les produits et/ou services en cause pour que le public pertinent puisse immédiatement percevoir, sans autre réflexion, une description des produits et/ou services en cause ou de l’une de leurs caractéristiques (22/06/2005, T-19/04, PAPERLAB, EU:T:2005:247, § 25). En outre, pour tomber sous le coup de l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMCUE, il n’est pas nécessaire que les signes et indications composant la marque soient effectivement utilisés, au moment de la demande d’enregistrement, de manière descriptive, mais il suffit que de tels signes et indications puissent être utilisés à ces fins. Un signe doit donc être refusé à l’enregistrement en vertu de cette disposition si au moins l’une de ses significations possibles désigne une caractéristique des produits ou des services concernés. Il suffit qu’au moins l’une des significations possibles d’un signe verbal désigne une caractéristique des produits concernés (23/10/2003, C-191/01 P, Doublemint, EU:C:2003:579, § 32).

L’existence du rapport susmentionné doit être appréciée, premièrement, par rapport aux produits ou aux services pour lesquels l’enregistrement du signe est demandé et, deuxièmement, par rapport à la perception de la catégorie de public visée, qui est composée des consommateurs de ces produits ou services (27/11/2003, T-348/02, Quick, EU:T:2003:318, § 29).

La date pertinente
Le titulaire de la MUE fait valoir que, contrairement à l’avis du demandeur, la date pertinente est la date de priorité de la date de dépôt aux États-Unis, à savoir le 27/12/2022. En outre, le titulaire de la MUE souligne que la marque contestée fait partie d’une famille de marques appartenant au titulaire de la MUE, partageant l’élément verbal commun GPT. Par conséquent, il convient également de prendre en considération la position de la date de priorité la plus ancienne au sein de la famille de marques GPT du titulaire de la MUE, à savoir le 04/08/2020, date à laquelle la MUE nº 1 585 550 a été déposée. D’autre part, le demandeur fait valoir que la date pertinente pour évaluer le caractère distinctif et non descriptif de la marque contestée est la date de dépôt, à savoir le 15/02/2023. Il souligne que la demande de priorité américaine nº 97 733 259 a été refusée à l’enregistrement le 25/05/2023 par l’USPTO pour défaut de caractère distinctif et descriptivité.

Sans entrer dans la question de savoir si les enregistrements GPT du titulaire de la MUE présentent des caractéristiques qui justifieraient de les considérer comme faisant partie d’une « famille de marques », il convient de noter que le concept de date de priorité s’applique en tout état de cause aux marques individuelles et non à une famille de marques. Bien qu’une date de priorité d’une famille de marques puisse servir à étayer des revendications de caractère distinctif acquis ou l’existence d’un risque de confusion, elle ne peut servir à établir la date de priorité d’une marque individuelle. L’effet du droit de priorité est que la date de priorité comptera comme date de dépôt de la demande de marque de l’Union européenne aux fins d’établir quels droits priment dans les procédures inter partes. Par conséquent, l’argument du titulaire de la MUE doit être rejeté.

S’agissant de l’allégation du demandeur selon laquelle la demande de priorité américaine a été refusée, la division d’annulation rappelle par la présente que le droit de « priorité conventionnelle » est un droit limité dans le temps, qui est déclenché par le premier dépôt régulier d’une marque.

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Un dépôt national régulier est tout dépôt suffisant pour établir la date à laquelle la demande a été déposée dans le pays concerné, quel que soit le sort ultérieur de la demande (article 4A, paragraphe 3, de la convention de Paris). Par conséquent, dans la présente procédure, le fait que la demande de marque américaine (premier dépôt régulier) dont la priorité a été revendiquée ait été provisoirement refusée n’affecte pas la validité de la revendication de priorité de la demande de marque concernée. La date de priorité de la marque américaine comptera toujours comme date de dépôt de l’enregistrement de la marque de l’Union européenne. Par conséquent, la date pertinente aux fins d’apprécier le caractère distinctif et non descriptif de la marque contestée est le 27/12/2022. Des éléments de preuve postérieurs à la date de dépôt peuvent néanmoins être pertinents dans la mesure où ils permettent de tirer des conclusions quant à la situation à la date pertinente (23/04/2010, C-332/09 P, Flugbörse, EU:C:2010:225, points 41, 43).

Le public pertinent et les produits et services contestés
En ce qui concerne le public pertinent, le demandeur fait valoir que les produits et services visent à la fois le public général et le public professionnel dans les domaines concernés. Le niveau d’attention du public de ces produits et services varie de moyen à supérieur à la moyenne selon le demandeur.

Le titulaire de la MUE fait valoir dans un premier temps qu’étant donné que les produits et services pertinents appartiennent à un secteur de marché hautement spécialisé (c’est-à-dire que les produits et services logiciels d’intelligence artificielle concernent des produits spécialisés et non de simples produits bon marché), le public pertinent est composé principalement de professionnels qui requièrent un niveau d’attention et de connaissances plus élevé. Toutefois, dans ses observations ultérieures, le titulaire de la MUE fait valoir que, bien que les produits et services couverts par l’enregistrement aient pu être considérés historiquement comme spécialisés pour les experts techniques, ils sont désormais accessibles et utilisés par le grand public. Il conclut que, compte tenu de la situation à la date pertinente, le titulaire de la MUE soutient que les produits et services s’adressent au grand public sans connaissances ou expertise professionnelles spécifiques.

Les produits et services contestés sont les suivants :

Classe 9 : Programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour l’utilisation de modèles linguistiques ; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour la production artificielle de la parole et du texte humains ;

programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour le traitement, la génération, la compréhension et l’analyse du langage naturel ;

programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour logiciels de traitement du langage et de la parole basés sur l’apprentissage automatique ;

programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour la traduction de texte ou de parole d’une langue à l’autre ; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour le partage de jeux de données à des fins d’apprentissage automatique, d’analyse prédictive et de création de modèles linguistiques ; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour la conversion de fichiers de données audio en texte ; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour la reconnaissance vocale et de la parole ;

programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour la création et la génération de texte ; programmes d’ordinateur téléchargeables et
logiciels d’ordinateur téléchargeables pour le développement, l’exécution et l’analyse d’algorithmes capables d’apprendre à analyser, classer et agir dans

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en réponse à l’exposition à des données; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour le développement et la mise en œuvre de réseaux neuronaux artificiels.

Classe 42: Services de logiciel-service (SaaS), à savoir, fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour l’utilisation de modèles linguistiques; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour la production artificielle de la parole et du texte humains; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour le traitement, la génération, la compréhension et l’analyse du langage naturel; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour logiciels de traitement du langage et de la parole basés sur l’apprentissage automatique; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour la traduction de texte ou de parole d’une langue à une autre; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour le partage de jeux de données à des fins d’apprentissage automatique, d’analyse prédictive et de création de modèles linguistiques; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour la conversion de fichiers de données audio en texte; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour logiciels de reconnaissance vocale et de la parole; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour la création et la génération de texte; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour le développement, l’exécution et l’analyse d’algorithmes capables d’apprendre à analyser, classer et prendre des mesures en réponse à l’exposition à des données; fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour le développement et la mise en œuvre de réseaux neuronaux artificiels; services de fournisseur de services d’applications comprenant des logiciels d’interface de programmation d’applications (API); services de recherche et développement dans le domaine de l’intelligence artificielle; recherche, conception et développement de programmes d’ordinateur et de logiciels.

Les produits logiciels du titulaire liés à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique de la classe 9 ciblent le grand public susceptible d’utiliser des assistants d’IA, des générateurs d’images, etc., ainsi que des professionnels de divers secteurs économiques (tels que le droit, l’éducation, le commerce électronique et la science). Le degré d’attention varierait de moyen à élevé en fonction de leur nature spécialisée, de leur objectif et de leur prix. Par exemple, certains outils d’IA sont offerts gratuitement et peuvent être accessibles à tous, tandis que d’autres sont très techniques, coûteux et jouent un rôle essentiel dans les opérations des entreprises (17/01/2025, R 2530/2023-2, «mybooklink», §26). De même, les services contestés de la classe 42 peuvent varier de services logiciels relativement simples à des services hautement spécialisés. Par conséquent, en général, le degré d’attention du grand public et des consommateurs professionnels devrait varier en fonction de la nature spécialisée, de l’objectif et du prix de ces services. Par exemple, la fourniture de logiciels en ligne non téléchargeables pour le développement, l’exécution et l’analyse d’algorithmes capables d’apprendre à analyser, classer et prendre des mesures en réponse à l’exposition à des données devrait être adaptée aux besoins des entreprises, nécessitant des compétences spécialisées, des infrastructures, et il est peu probable qu’elle soit pertinente pour les consommateurs finaux (17/01/2025, R 2530/2023-2, «mybooklink», §28).

Il convient de rappeler qu’un niveau d’attention et de connaissance plus élevé n’implique pas nécessairement qu’un signe est moins soumis aux motifs absolus de refus. En fait, cela peut être tout le contraire (11/10/2011, T-87/10, PIPELINE, EU:T:2011:582, § 28; 07/05/2019, T-423/18, Vita, EU:T:2019:291, § 13-14). Cela est dû au fait que les spécialistes peuvent percevoir plus facilement les informations pertinentes incluses dans un signe que le grand public (20/07/2020, R 393/2019-2, Emotional freedom techniques eft, § 28; 08/06/2021, R 1353/2020-2, Econtrol, § 30; 18/01/2021, R 1483/2020-2, Zerobounce, § 19; 06/03/2024, R 2211/2023-2, ULTRA FAST 70 (fig.), § 29; 27/05/2024, R 1377/2023-2, Frutaria. (fig.), § 32). En fait, la question de savoir si le niveau d’attention du public pertinent

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est faible, moyenne ou élevée est sans pertinence pour l’application de l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE (20/12/2023, T-779/22, Haus & Grund, EU:T:2023:854, point 40).

La requérante a fondé ses arguments sur la perception de la partie anglophone du public, la marque de l’UE contestée comprenant un acronyme dont la signification est donnée en anglais. Toutefois, compte tenu du fait que dans un domaine spécialisé tel que l’IA, un usage descriptif sur un marché majeur tel que les États-Unis est susceptible d’être importé au sein de l’Union européenne, ainsi que du fait que l’anglais est la langue de l’informatique/IA, il convient de définir le public pertinent comme étant à la fois le consommateur final et le public professionnel dans toute l’UE.

Appréciation du caractère descriptif
La marque contestée est composée de trois lettres « GPT » qui, selon la requérante, forment un acronyme pour l’expression « Generative Pre-trained Transformer ». La requérante fait valoir que cet acronyme était compris comme tel déjà avant le dépôt de la marque contestée, et également avant la date de priorité de la marque contestée. Elle soutient en outre que GPT indique le type de produit ou de service offert en signifiant que le produit ou le service fonctionne sur la base de la technologie « Generative Pre-trained Transformer ».

D’autre part, la titulaire de la marque de l’UE fait valoir que les lettres GPT peuvent correspondre à des mots très différents et que GPT en tant que tel peut avoir plusieurs significations qui ne sont pas liées aux produits et services enregistrés. Ce fait est, selon la titulaire de la marque de l’UE, incompatible avec l’argument selon lequel la marque serait comprise par le public pertinent immédiatement et sans réflexion supplémentaire.

Il ressort clairement des preuves soumises par les deux parties que « generative pre-trained transformer » décrit une technologie d’IA de transformateur pré-entraîné génératif et que cela est donc descriptif pour les produits et services des classes 9 et 42. Cependant, ce qui doit être prouvé par la requérante en annulation, c’est si, à la date pertinente, le public pertinent a compris le signe contesté « GPT » de manière aussi descriptive.

Les abréviations de termes descriptifs sont en elles-mêmes descriptives si elles sont utilisées de cette manière et si le public pertinent les reconnaît comme étant identiques à la signification descriptive complète. Cependant, comme indiqué par la titulaire de la marque de l’UE, le simple fait qu’une abréviation soit dérivée d’un terme descriptif n’est pas suffisant (arrêt du 13/06/2014, T-352/12, Flexi, EU:T:2014:519).

Afin de démontrer que la marque contestée est descriptive, la requérante a soumis les annexes 1 à 18 (énumérées ci-dessus dans le « Résumé des arguments des parties ») comprenant des définitions de dictionnaire de l’expression « Generative Pre-trained Transformer » ainsi que les définitions de dictionnaire de l’abréviation GPT. Elle a en outre fourni des articles où les « Generative Pre-trained Transformers » (GPT) sont mentionnés ou décrits, contenant parfois uniquement le terme « GPT ». Dans sa réplique, la titulaire de la marque de l’UE a soumis les annexes A à F, contenant entre autres des impressions de la machine Wayback pour montrer que le 24/07/2023, l’entrée du dictionnaire Cambridge pour le terme acronyme « GPT » contenait une référence à la société OpenAI. Elle a fait valoir que les entrées de dictionnaire datées après la date pertinente ne devraient pas être prises en compte car, de manière générale, tout développement ou événement postérieur à la date de dépôt ou à la date de priorité ne sera pas pris en considération. De tels faits postérieurs à la date de dépôt ne peuvent être pris en compte

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en considération lorsque, et dans la mesure où, ils permettent de tirer des conclusions concernant la situation à la date de dépôt de la marque de l’Union européenne, ou de sa priorité.

La division d’annulation rappelle que, s’il est clair que lorsqu’un terme ou un acronyme figure dans un dictionnaire et que sa définition coïncide avec la description d’un produit ou de l’une de ses caractéristiques, cela indique qu’il s’agit d’un terme descriptif, en revanche, et conformément à une jurisprudence bien établie, le fait qu’un terme ou un acronyme ne figure pas dans un dictionnaire n’est pas nécessairement déterminant pour conclure qu’il n’est pas descriptif ou non (23/10/2017, T-810/16, Mediline, EU:T:2017:749, point 31).

Il n’y a aucune obligation de prouver que le signe contesté figure dans des dictionnaires (22/06/2005, T-19/04, PAPERLAB, EU:T:2005:247, point 34 ; 23/10/2007, T-405/04, Caipi, EU:T:2007:315,
point 42). En tout état de cause, outre la ou les définitions de dictionnaire, le demandeur a soumis des articles qui montrent l’utilisation de l’acronyme « GPT » sur le marché pertinent. Ces preuves peuvent être tout aussi importantes pour démontrer si le terme GPT a été perçu par le public pertinent du secteur comme descriptif pour les produits et services concernés.

La division d’annulation observe que l’une des entrées de dictionnaire (annexe 13) fournie par le demandeur, contient une information selon laquelle le terme GPT en tant que tel a été enregistré pour la première fois en 2015-20. Ce qui est encore plus important, c’est que les autres preuves montrent que l’utilisation du terme GPT en tant que tel ainsi que les termes « pré-entraînement génératif », GAN (Generative Adversarial Networks), GAI (Generative Artificial Intelligence), GDM (Generative Diffusion Model) et le « Transformer » sont utilisés dans la technologie de l’IA depuis beaucoup plus longtemps (c’est-à-dire annexes 7-10). Bien que certains articles fassent référence à GPT comme un modèle appartenant au titulaire de la marque de l’Union européenne, ils se réfèrent également au terme GPT de manière descriptive, à savoir pour décrire une technologie utilisant des transformeurs pré-entraînés génératifs. En tout état de cause, il n’est pas particulièrement pertinent de savoir si les impressions de sites web se réfèrent ou non au titulaire de la marque de l’Union européenne (08/09/2015, T-714/13, Mighty Bright, EU:T:2015:600, point 21), ce qui est pertinent est de savoir si l’utilisation de l’acronyme « GPT » a été faite de manière à ce que le public pertinent le perçoive comme une référence descriptive à un type de produit/service.

Les preuves soumises par le demandeur permettent à la division d’annulation de conclure que, à la date de priorité (27/12/2022) de la marque de l’Union européenne contestée, l’acronyme GPT, même s’il n’était pas accompagné de la combinaison descriptive de mots « Generative Pre-trained Transformer », était directement compris par les milieux pertinents au sein de l’Union européenne (du moins la partie professionnelle du public pertinent) comme Generative Pretrained Transformer ; une technologie d’IA spéciale. Certes, tous les articles soumis par le demandeur n’ont pas été publiés avant la date pertinente et même si certains articles ne ciblaient effectivement pas le public de l’Union européenne, cela n’implique pas qu’ils ne puissent pas être pris en considération. Comme déjà mentionné, dans un domaine spécialisé tel que l’IA, une utilisation descriptive sur un marché majeur tel que les États-Unis est susceptible d’être importée au sein de l’Union européenne, compte tenu également du fait que l’anglais est la langue de l’informatique. Il a déjà été confirmé que pour évaluer l’influence sur la perception du public pertinent d’une technologie susceptible d’être diffusée, il ne peut être exclu que l’Office prenne en compte des sources provenant de territoires extérieurs à l’Union européenne. En effet, compte tenu des tendances économiques ainsi que de l’évolution prévisible du comportement du public cible, il peut raisonnablement être envisagé qu’une nouvelle technologie développée en dehors du territoire de l’Union européenne se répandra au sein de l’Union européenne dans un proche avenir, et qu’elle sera susceptible d’influencer directement la perception du public européen. Ainsi, si la division d’annulation

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division rejetait de telles preuves en raison de leur origine extérieure à l’Union européenne, elle risquerait d’entraver la réalisation de l’objectif d’intérêt général poursuivi par l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE (01/02/2023, T-319/22, aquamation, EU:T:2023:30, § 34 ; 21/01/2009, T-307/07, Airshower, EU:T:2009:13, § 31).

De l’avis de la division d’annulation, les annexes 7 à 9 au moins, qui sont antérieures à la date pertinente, confirment que, déjà avant la date de priorité de la MUE contestée, l’acronyme « GPT » était utilisé pour désigner une technologie ou un système d’IA impliquant des « transformeurs génératifs pré-entraînés » et avait été immédiatement reconnu, du moins par la partie professionnelle du public pertinent, comme un acronyme identique à la signification descriptive complète « Generative Pretrained Transformer ».

Le titulaire de la MUE fait valoir que sa société a été la première à utiliser le terme GPT et joint l’annexe B, contenant un article rédigé par plusieurs auteurs (tous des employés du titulaire de la MUE), publié en 2018 pour prouver cette affirmation. L’article utilise le terme « pré-entraînement génératif », mais de manière descriptive (c’est-à-dire « … Nous démontrons que des gains importants sur ces tâches peuvent être réalisés par le pré-entraînement génératif d’un modèle linguistique sur un corpus diversifié de texte non étiqueté, suivi d’un réglage fin discriminatif sur chaque tâche spécifique… »). Il ne contient aucune référence au terme GPT et il ne mentionne pas qu’il s’agit d’une terminologie inventée par le titulaire de la MUE. Il confirme plutôt que cette terminologie était déjà établie dans les milieux pertinents à ce moment-là. D’autre part, s’il est vrai que certaines des preuves soumises par le demandeur contiennent des références à ChatGPT et GPT-2, GPT-3 et qu’il ressort clairement des articles qu’il s’agit de transformeurs génératifs pré-entraînés différents développés par le titulaire de la MUE, les articles peuvent également confirmer que le terme GPT en tant que tel désignait un type de technologie d’IA le 27/12/2022 et même bien avant cette date (c’est-à-dire que l’annexe 7 fournit la définition de GPT tirée d’un article publié en 2020 : « Les modèles Generative Pre-trained Transformer (GPT) génèrent du texte dans différentes langues et peuvent créer des mots, des phrases et des paragraphes à consonance humaine sur presque tous les sujets et styles d’écriture — des articles de presse et essais convaincants aux conversations dans les chatbots de service client ou aux personnages de jeux vidéo »). Les articles montrent que GPT était une abréviation courante comprise au moins par les milieux professionnels ou, le cas échéant, également par les passionnés d’informatique/IA qui sont normalement les lecteurs du type d’articles soumis par le demandeur et constituent une grande partie du public pertinent. Ces preuves, ainsi que la référence du dictionnaire (annexe 13), permettent de montrer la perception du public pertinent à l’égard du signe GPT et il doit être conclu que le terme GPT était couramment utilisé en IA pour décrire des modèles qui génèrent du texte dans n’importe quelle langue par le public professionnel et au moins par une partie du grand public (principalement les passionnés d’IA).

Étant donné que le terme « GPT » est un acronyme composé de mots anglais, ce qui précède s’applique principalement au public anglophone. Cependant, comme expliqué ci-dessus dans le domaine de la technologie, il est typique que les termes anglais et en particulier leurs acronymes soient adoptés dans d’autres langues sans être traduits. Les professionnels du domaine de la technologie, quelle que soit leur langue maternelle, sont familiers avec les termes anglais de leur domaine, car c’est la langue utilisée internationalement. Par conséquent, il est conclu qu’à la date pertinente, le terme « GPT » était utilisé de manière descriptive dans toute l’UE, mais en tout état de cause, au moins du point de vue des anglophones.

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En conséquence, les éléments de preuve montrent qu’avant la date de priorité de la marque contestée, le public pertinent s’était familiarisé avec cet acronyme en tant qu’abréviation du terme descriptif « Generative Pre-training Transformer », même lorsqu’il était utilisé en relation avec les produits et services du titulaire de la MUE. Le terme « GPT » était généralement utilisé avec les mots descriptifs « Generative Pretraining Transformer » et, par conséquent, l’acronyme était systématiquement utilisé de manière descriptive.

Le titulaire de la MUE fait valoir que l’acronyme GPT pourrait avoir plusieurs significations en relation avec les produits et services. À cet égard, il convient de rappeler que pour qu’une marque verbale relève du champ d’application de l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE, il suffit que, du point de vue du public pertinent, au moins une de ses significations possibles identifie une caractéristique des produits ou services concernés (23/10/2003, C-191/01 P, Doublemint, EU:C:2003:579, § 32 ; confirmé par 12/02/2004, C-363/99, Postkantoor, EU:C:2004:86, § 97).

Aux fins de l’application de l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE, il est nécessaire d’examiner, sur la base de la signification pertinente du signe verbal en cause, si, du point de vue du public concerné, il existe un lien suffisamment direct et concret entre la marque et les produits ou services (14/09/2022, T-498/21, Black Irish, EU:T:2022:543, § 32 ; 13/05/2020, T-532/19, Pantys, EU:T:2020:193, § 18 ; 06/11/2007, T-28/06, vom Ursprung her vollkommen, EU:T:2007:330, § 31). Contrairement à l’avis du titulaire de la MUE, du point de vue du public pertinent, il existe un lien suffisamment direct et concret entre la marque verbale GPT et les caractéristiques des produits et services pour lesquels l’enregistrement est demandé. Le demandeur en annulation a démontré que le signe « GPT » signifie « Generative Pre-training Transformer ». En ce qui concerne les produits et services pertinents tels que les logiciels de la classe 9 et le SaaS ou la fourniture de logiciels de la classe 42, les consommateurs pertinents percevraient le signe comme décrivant un système d’IA qui implique des transformeurs génératifs pré-entraînés (c’est-à-dire des méthodes complexes utilisées pour interpréter des données). Par conséquent, le signe décrit le genre, la destination et l’objet de tous les produits et services.

Au vu de ce qui précède, il est conclu que la marque contestée « GPT » est exclusivement composée d’une indication pouvant servir, dans le commerce, à désigner une caractéristique de tous les produits contestés de la classe 9 et des services de la classe 42 et que cette situation existait au moment du dépôt de la marque contestée ainsi qu’à la date de priorité de la marque contestée. Par conséquent, la marque a été enregistrée en violation de la disposition de l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE.

Le titulaire de la MUE se fonde sur le fait que la marque verbale GPT a été enregistrée en tant que marque nationale dans plusieurs juridictions (c’est-à-dire le Royaume-Uni, la Suisse, etc.) et en tant que marque internationale. Selon le titulaire de la MUE, ces enregistrements constituent une preuve significative que la marque demandée n’est pas descriptive, étant donné que les organismes nationaux responsables des marques ont chacun, en ce qui concerne leur domaine de compétence respectif, une meilleure connaissance que l’Office de la terminologie habituellement utilisée dans les différents territoires et zones linguistiques de la Communauté.

À cet égard, il convient de rappeler que le régime de la marque de l’Union européenne est un système autonome doté de ses propres objectifs et règles qui lui sont propres ; il est autosuffisant et s’applique indépendamment de tout système national. Par conséquent, la recevabilité à l’enregistrement d’un signe en tant que marque de l’Union européenne doit être appréciée uniquement par référence aux règles pertinentes de l’Union. En conséquence, l’Office et, si

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le cas échéant, les juridictions de l’Union ne sont pas liées par une décision rendue dans un État membre, ni, d’ailleurs, dans un pays tiers, selon laquelle le signe en cause est enregistrable en tant que marque nationale. (27/02/2002, T 106/00, Streamserve, EU:T:2002:43, point 47).

ABSENCE DE CARACTÈRE DISTINCTIF – ARTICLE 7, PARAGRAPHE 1, SOUS (b), DU RMCUE
Selon la jurisprudence, les signes visés à l’article 7, paragraphe 1, sous b), du RMCUE sont des signes considérés comme étant inaptes à remplir la fonction essentielle d’une marque individuelle, à savoir celle d’identifier l’origine commerciale des produits ou des services, permettant ainsi au consommateur qui les acquiert de répéter l’expérience si elle s’avère positive, ou de l’éviter si elle s’avère négative, lors d’une acquisition ultérieure (27/02/2002, T-79/00, Lite, EU:T:2002:42, point 26).

Une marque verbale qui est descriptive des caractéristiques des produits ou des services d’une manière immédiatement perceptible est, de ce fait, nécessairement également dépourvue de tout caractère distinctif (12/02/2004, C-265/00, Biomild, EU:C:2004:87, point 19). Dès lors, la marque contestée ayant été jugée descriptive, elle est également dépourvue de caractère distinctif au sens de l’article 7, paragraphe 1, sous b), du RMCUE en ce qui concerne les services contestés.

CARACTÈRE USUEL – ARTICLE 7, PARAGRAPHE 1, SOUS (d), DU RMCUE
Conformément à l’article 7, paragraphe 1, sous d), du RMCUE, un signe qui est exclusivement composé de signes ou d’indications devenus usuels dans le langage courant ou dans les pratiques loyales et constantes du commerce ne peut être enregistré comme marque.

L’appréciation du caractère usuel allégué d’un signe doit être effectuée par rapport aux produits ou aux services pour lesquels la marque est enregistrée et par rapport à la perception du signe par le public pertinent (16/03/2006, T-322/03, Weisse Seiten, EU:T:2006:87, point 49). En outre, un usage usuel effectif, et non un simple usage potentiel, comme dans le cas du caractère descriptif, doit être établi. Les marques visées à l’article 7, paragraphe 1, sous d), du RMCUE sont exclues de l’enregistrement non pas parce qu’elles sont descriptives, mais en raison de l’usage courant dans les secteurs commerciaux couvrant le commerce des produits ou des services pertinents (16/03/2006, T-322/03, Weisse Seiten, EU:T:2006:87, point 51).

L’usage usuel du signe doit être prouvé au moment pertinent, c’est-à-dire au moment du dépôt de la marque contestée (14/07/2021).

La division d’annulation constate que la requérante n’a pas fourni de preuves claires que la marque est exclusivement composée de mots ou d’indications devenus usuels dans le langage courant ou dans les pratiques loyales et constantes du commerce concernant ces produits. Dès lors, la marque ne peut être considérée comme ayant eu un caractère usuel au moment du dépôt en relation avec les produits et services pertinents.

En conséquence, la demande doit être rejetée à l’égard de tous les services dans la mesure où elle est fondée sur l’article 59, paragraphe 1, sous a), du RMCUE, lu en combinaison avec l’article 7, paragraphe 1, sous d), du RMCUE.

Conclusion

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La marque contestée était descriptive au sens de l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMCUE et dépourvue de caractère distinctif au sens de l’article 7, paragraphe 1, sous b), du RMCUE pour tous les services contestés à la date de son dépôt (priorité).

Compte tenu de ce qui précède, la demande est entièrement accueillie et la marque contestée doit être déclarée nulle dans sa totalité.

Caractère distinctif acquis – article 7, paragraphe 3, et article 59, paragraphe 2, du RMCUE
Le titulaire de la MUE a invoqué le moyen de défense tiré du caractère distinctif acquis par l’usage à titre subsidiaire au cas où la division d’annulation jugerait la marque descriptive et dépourvue de caractère distinctif.

Le titulaire de la MUE a invoqué le moyen tiré du caractère distinctif acquis à titre subsidiaire. La division d’annulation prend acte de ce moyen et, compte tenu de son caractère subsidiaire, ne statuera dans la présente décision que sur le caractère distinctif intrinsèque de la marque contestée. Une fois la présente décision devenue définitive, la procédure sera reprise pour l’examen du moyen subsidiaire tiré du caractère distinctif acquis.

DÉPENS
La présente décision ne mettant pas fin à la procédure, aucune décision sur la répartition des dépens ne sera prise à ce stade.

La division d’annulation
Jessica LEWIS Janja FELC Martin LENZ
Conformément aux articles 66, paragraphe 2, et 67 du RMCUE, toute partie à laquelle la présente décision fait grief peut former un recours contre celle-ci. Conformément à l’article 68 du RMCUE, l’acte de recours doit être déposé par écrit auprès de l’Office dans un délai de deux mois à compter de la date de notification de la présente décision. Il doit être déposé dans la langue de la procédure dans laquelle la décision faisant l’objet du recours a été rendue. En outre, un mémoire exposant les motifs du recours doit être déposé dans un délai de quatre mois à compter de la même date. L’acte de recours n’est réputé déposé qu’après paiement de la taxe de recours de 720 EUR.