DIVISION D’ANNULATION
ANNULATION nº C 64 300 (NULLITÉ)
Century Tal Holding Pte. Ltd., 30 Cecil Street #19-08 Prudential Tower, 049712 Singapore, Singapore (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, United States (titulaire de la MUE), représentée par Morgan, Lewis & Bockius Llp, 7 Rue Guimard, 1040 Brussels, Belgium (mandataire professionnel). Le 17/10/2025, la division d’annulation rend la
DÉCISION 1. La demande en déclaration de nullité est accueillie en ce que la marque de l’Union européenne nº 18 848 432 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 contre la marque de l’Union européenne nº 18 848 432 GPT-4 (marque verbale) (la MUE), déposée le 14/03/2023 et enregistrée le 26/08/2023. 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 de textes 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 textes ou de la parole d’une langue à une autre; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour le partage d’ensembles 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

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création et 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 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 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 construction 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 agir 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; fournisseur de services d’applications proposant 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.

Le demandeur a invoqué l’article 59, paragraphe 1, sous a), du RMUE en combinaison 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 fait valoir 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 les entrées de dictionnaire du Collins Online Dictionary du 21/01/2024 pour les termes «Generative» («capable de produire ou d’être à l’origine de»), «Pre-train» (entraîner à l’avance) et
«Transformer» (un équipement électrique qui modifie une tension en une tension plus élevée ou plus basse). Il fournit également la signification de l’acronyme 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. Le GPT est donc, selon le demandeur, un terme qui fait référence à un produit ou à des services utilisant tout type de technologie de transformeur génératif pré-entraîné. Il fait valoir que dans la littérature scientifique, de nombreux universitaires utilisent le nom GPT comme terme générique pour désigner la technologie de transformeur génératif pré-entraîné et joint plusieurs articles pour étayer cette affirmation. Il fait en outre valoir que tous les produits et services enregistrés sont liés au GPT (génératif pré-entraîné

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transformer) technologie basée sur un logiciel de grand langage et, 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 produit ou le service fonctionne sur la base de la technologie de transformateur génératif pré-entraîné et, par conséquent, elle est également dépourvue de tout caractère distinctif et devrait être déclarée nulle. Selon la requérante, le public pertinent sera le public anglophone de l’Union européenne (consommateurs spécialisés et consommateurs moyens). Elle fait valoir que 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. La requérante conclut qu’en conséquence, la marque contestée GPT-4 est descriptive des caractéristiques des produits et services enregistrés dans les classes 9 et 42. Enfin, la requérante soutient 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.

Pour étayer ses allégations, la requérante soumet les preuves suivantes :

Thesaurus (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 par inadvertance du contenu offensant.

- Annexe 2 : Un extrait de Wikipédia, montrant l’entrée pour la formulation « 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 la synthèse de texte, la génération de contenu et la recherche.

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- Annexe 4 : Une impression non datée du site internet www.atelier.net, fournissant une description de l’expression «Generative Pre-trained Transformers». Il y est indiqué que GPT est un modèle linguistique s’appuyant sur l’apprentissage profond qui peut générer des textes de type humain à partir d’une entrée textuelle donnée. Selon l’article, l’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.

- Annexe 5 : Un article du 15/08/2023 tiré du site internet www.sciencedirect.com rédigé par l’auteur Spyros Kamnis et intitulé «Generative pre-trained transformers (GPT) for surface engineering». L’article a été publié dans la publication «Surface and Coatings Technology» et il y est discuté 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 la base 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 GPT (Generative Pre-trained Transformer) comme modèle linguistique 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. (Université de Singidunum) 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, allant d’articles de presse et d’essais convaincants à des conversations dans des chatbots de service client ou des 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 l’US Association for Computing Machinery. L’article discute du RecipeGPT, un système en ligne de génération et d’évaluation de recettes qui comprend un modèle linguistique 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 linguistique 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 discute également du 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

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27/06/2021 dans lequel il est, entre autres, mentionné que « les modèles linguistiques 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 » n° 97733261.

Le titulaire de la MUE soutient que la marque contestée GPT-4 était distinctive au moment du dépôt et l’est toujours aujourd’hui. Il fait observer que le demandeur, dans son acte en nullité, n’a sélectionné qu’un seul motif de nullité, à savoir l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE, et qu’il n’est pas clairement établi que l’acte en nullité est également fondé sur l’article 7, paragraphe 1, sous b), et l’article 7, paragraphe 1, sous d), du RMUE. Il fait observer que les observations écrites relatives à l’acte en nullité ne présentent aucun argument pertinent pour la marque contestée « GPT-4 », mais se concentrent uniquement sur « GPT ». Sur cette base, le titulaire de la MUE demande à l’examinateur de ne prendre en compte que les arguments axés sur la marque GPT-4 et de rejeter les arguments axés sur la marque GPT. Il déclare que la date correcte pour l’évaluation est le 01/02/2023, qui est la date de dépôt prioritaire de l’enregistrement de marque de Trinité-et-Tobago n° 59711. Il soutient en outre 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 déclare que les produits et services pertinents appartiennent à un secteur de marché hautement spécialisé. Selon le titulaire de la MUE, le public pertinent est principalement composé de professionnels qui font preuve d’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-4 serait perçu comme descriptif puisqu’il n’existe pas de relation directe et spécifique entre la marque GPT-4 et les produits et services pertinents. Il fait valoir que la marque GPT-4 peut être décomposée en la combinaison des lettres GPT et du chiffre 4. En raison du caractère inhabituel de la combinaison des lettres GPT et du chiffre 4 par rapport aux produits ou services, il est de pratique constante qu’une telle combinaison crée une impression suffisamment éloignée de celle produite par la simple combinaison des significations conférées par les éléments qui la composent, en ce sens que la combinaison sera considérée comme plus que la somme de ses parties. 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-4 et les produits et services pertinents couverts par l’enregistrement. Le titulaire de la MUE est d’avis qu’à la date pertinente, le public pertinent ne percevrait pas immédiatement le terme GPT-4 comme ayant une signification directe 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 MUE, le terme GPT-4 n’est pas suffisamment clair pour permettre une description directe des caractéristiques des produits et services en question. Il déclare en outre que GPT-4 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 pour l’expression « Generative Pre-trained

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Transformer'. Le public pertinent ne comprendrait pas directement GPT comme signifiant Generative Pre-trained Transformer étant donné que ce terme désigne un modèle linguistique étendu très spécifique qui n’est susceptible d’être connu que par un cercle très restreint de professionnels. La requérante n’a pas prouvé que l’acronyme « GPT » est utilisé comme abréviation de « Generic Pre-trained Transformer » et qu’il est compris comme tel par le public pertinent, lorsqu’il est utilisé de manière autonome. Les mots « Generative Pre-trained Transformer » n’apparaissent pas dans l’enregistrement et, par conséquent, le public pertinent n’a pas connaissance de cette signification. La 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, par conséquent, la marque contestée doit être considérée comme intrinsèquement distinctive. Selon la titulaire de la marque de l’UE, cela ressort également du fait que la société de la titulaire a été la première à utiliser GPT en relation avec des logiciels d’intelligence artificielle et des services connexes dans les classes 9 et 45 et utilise le terme GPT depuis au moins juin 2018. Enfin, la titulaire de la marque de l’UE fait valoir que la requérante n’a avancé aucune argumentation ou moyen juridique à l’appui de ses motifs selon lesquels la marque GPT était usuelle dans le commerce à la date pertinente. Elle soutient qu’elle 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. La titulaire de la marque de l’UE soumet les preuves suivantes :

- Annexe A : Une impression du site web de l’EUIPO, montrant la date de priorité de l’enregistrement contesté GPT-4.

- Annexe B : Un article intitulé Improving Language Understanding by Generative Pre-training, rédigé par M. Alec Radford, employé d’OpenAI, 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 lignes directrices de la marque client d’OpenAI, 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 de marque pour indiquer clairement qu’il s’agit d’une marque déposée.

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

La requérante déclare que même à la date de priorité (01/02/2023), la marque contestée ne remplissait pas les conditions d’enregistrement au sens de l’article 7, paragraphe 1, sous b), de l’article 7, paragraphe 1, sous c), et de l’article 7, paragraphe 1, sous d), du RMUE. Elle fait valoir que, puisque 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 publics professionnels dans les domaines concernés et fait valoir 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 de la titulaire de la marque de l’UE selon lequel l’abréviation a plusieurs significations, elle fait valoir que l’existence des autres significations possibles de l’acronyme ne porte pas préjudice à son caractère descriptif, car il suffit que de tels signes et indications puissent être utilisés à de telles fins. Un signe doit être refusé à l’enregistrement si au moins une de ses significations possibles désigne un

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caractéristique des produits ou services concernés. Étant donné que l’acronyme 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 fait valoir 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 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 Wayback Machine. Elle affirme 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», qui est apparue avant la date de priorité de la marque contestée (c’est-à-dire certains d’entre eux déjà en 2015). La requérante fait valoir en outre qu’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 si le premier modèle GPT a été introduit par OpenAI sur le marché auprès du grand public, le terme «GPT» ne peut être 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’industrie 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. La requérante fournit des exemples de cette utilisation. Elle 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 des transformeurs génératifs pré-entraînés et ne devrait pas être monopolisé par une seule entreprise. En ce qui concerne l’ajout du trait d’union et du chiffre «4», la requérante fait valoir qu’il est très courant dans l’industrie informatique de désigner différentes générations de technologie ou de produit par des numéros consécutifs (c’est-à-dire 3G, 4G, 5G ou MP3, MP4, etc.). Par conséquent, «GPT-4» sera facilement compris par le public pertinent comme faisant référence à la 4e génération de la technologie des transformeurs génératifs pré-entraînés. En fait, GPT-4 est une génération entre GPT-3 et GPT-5, qui sont les noms utilisés par la déposante de la marque contestée pour désigner différentes générations de modèles GPT. La requérante déclare 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 des transformeurs génératifs pré-entraînés. La requérante 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» de la requérante a également été refusée par l’USPTO. Tout cela, selon la requérante, indique que le terme «GPT» est descriptif des produits et services demandés. Enfin, la requérante déclare qu’également la demande allemande
«ChatGPT» nº 3020232159003 a été refusée par l’Office allemand des brevets et des marques pour son caractère descriptif et son manque 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 «Generative Pre-training», un type de technologie et n’est pas un signe d’origine commerciale. En conséquence, elle est dépourvue de tout caractère distinctif

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caractère. 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 au moment du dépôt de la demande de priorité et désigne toute technologie générative pré-entraînée, comme le montrent la littérature et les entrées de dictionnaire. La requérante 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 Wiktionnaire.

- Annexe 15 : Une impression de l’archive de la Wayback Machine, montrant la définition de GPT dans le Wiktionnaire, 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 la requérante elle-même a demandé l’enregistrement de la marque « MATHGPT », ce qui montre que la requérante elle-même ne croit pas que le terme GPT est descriptif ou non distinctif. Le titulaire de la marque de l’UE fait valoir que sa marque contestée fait partie d’une famille de marques détenues par OpenAI qui partagent l’élément verbal commun « GPT ». Par conséquent, il convient également de prendre en considération la situation 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 ». Il 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. Il fait valoir 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 d’entreprises cherchent à exploiter cette réputation. Il déclare qu’étant donné que le premier dépôt de la marque qui forme une famille de marques GPT revendique une date de priorité du 04/08/2020, et que, par conséquent, toute preuve publiée après cette date devrait être écartée. En réponse au fait que, dans certaines juridictions, la marque GPT a été refusée comme descriptive et non distinctive, le titulaire de la marque de l’UE fait valoir qu’il existe également plusieurs juridictions où les marques GPT restent enregistrées. Il fait valoir 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. Le 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 « GPT » étant utilisé 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. Il fait valoir que l’existence d’entrées de dictionnaire pour « GPT » qui font référence à « Generative Pre-trained Transformer » ne constituent pas une preuve du caractère descriptif. Les marques sont couramment incluses comme entrées de dictionnaire, toutefois, les entrées citées par la requérante devraient noter

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que « GPT » constitue une marque déposée et, comme il ressort des preuves produites, le titulaire de la marque de l’UE a cherché à remédier à une telle omission auprès d’un éditeur. Enfin, le titulaire de la marque de l’UE fait valoir que, depuis qu’OpenAI a lancé ses produits logiciels de modèle linguistique étendu sous ses marques GPT, il y a eu une prolifération d’utilisations non autorisées de marques contenant l’élément GPT par des tiers. Ces utilisations constituent une atteinte aux droits d’OpenAI. Le titulaire de la marque de l’UE conclut que sa société continue de mener des actions d’exécution étendues contre l’utilisation non autorisée de la marque d’OpenAI. Pour étayer cette affirmation, le titulaire de la marque de l’UE soumet les annexes 1 et 2 qui contiennent une liste des actions d’exécution en cours par OpenAI dans l’UE contre l’utilisation non autorisée de la marque d’OpenAI et la liste des entreprises qui n’utilisent pas la marque GPT pour leur modèle linguistique.

MOTIFS ABSOLUS DE NULLITÉ – ARTICLE 59, PARAGRAPHE 1, SOUS A), DU RMC EN COMBINAISON AVEC L’ARTICLE 7 DU RMC
Conformément à l’article 59, paragraphe 1, sous a), et paragraphe 3, du RMC, 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 RMC. Lorsque les motifs de nullité n’existent que pour 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 RMC que l’article 7, paragraphe 1, du RMC s’applique même si les motifs de refus d’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 RMC, 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.

Toutefois, le fait de limiter la division d’annulation à l’examen des faits expressément soumis ne l’empêche pas de prendre également en considération des faits notoires, c’est-à-dire des faits 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 à laquelle la demande de marque de l’Union européenne a été déposée, 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, § 41 et 43).

Il est de jurisprudence constante que chacun des motifs de refus d’enregistrement énumérés à l’article 7, paragraphe 1, du RMC 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, § 25).

OBSERVATION PRÉLIMINAIRE

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

À cet égard, il convient de rappeler que, conformément à l’article 63, paragraphe 2, du RMUE, la demande en nullité 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 nullité, le demandeur a également fait référence à l’article 7, paragraphe 1, sous b), et sous 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, en tant que 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 en raison 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 d’un consommateur, à désigner, soit directement, soit par référence à l’une de leurs caractéristiques essentielles, des produits et des services tels que ceux pour lesquels l’enregistrement de la marque est demandé (22/06/2005, T-19/04, PAPERLAB, EU:T:2005:247, point 24).

Pour qu’un signe tombe sous le coup de l’interdiction énoncée à l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE, il doit exister un rapport suffisamment direct et concret entre le signe et les produits et/ou services en cause, permettant au public pertinent de percevoir immédiatement, 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, point 25). En outre, pour tomber sous le coup de l’article 7, paragraphe 1, sous c), du RMUE, il n’est pas nécessaire que les signes et indications composant la marque soient effectivement utilisés, au moment de la demande d’enregistrement, d’une manière descriptive, mais 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. 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, point 32).

L’existence du rapport susmentionné doit être appréciée, premièrement, par rapport aux produits ou services pour lesquels l’enregistrement du signe est demandé et,

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deuxièmement, en ce qui concerne la perception de la catégorie de public visée, composée des consommateurs de ces produits ou services (27/11/2003, T-348/02, Quick, EU:T:2003:318, § 29).

La date pertinente
La division d’annulation convient avec le titulaire de la MUE qu’en l’espèce, la date pertinente est la date de priorité de l’enregistrement de Trinité-et-Tobago nº 59 711, à savoir le 01/02/2023. Des éléments de preuve postérieurs à la date de dépôt peuvent néanmoins être pertinents dans la mesure où ils permettent de tirer des conclusions concernant la situation à la date pertinente (23/04/2010, C-332/09 P, Flugbörse, EU:C:2010:225, § 41, 43).

En outre, le titulaire de la MUE fait valoir que la marque contestée fait partie d’une famille de marques, partageant l’élément verbal commun GPT et que, 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 « GPT-3 » a été déposée (la première marque de la famille de marques GPT).

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 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. Par conséquent, l’argument du titulaire de la MUE selon lequel la date pertinente pour l’appréciation est le 04/08/2020 doit être rejeté.

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 pertinents. Selon le demandeur, le niveau d’attention du public de ces produits et services varie de moyen à supérieur à la moyenne.

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 font preuve d’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 historiquement considérés 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, les produits et services s’adressent au grand public sans aucune connaissance ou expertise professionnelle spécifique.

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

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traitement, génération, compréhension et 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 une autre; programmes d’ordinateur téléchargeables et logiciels d’ordinateur téléchargeables pour le partage de jeux de données aux fins de l’apprentissage automatique, de l’analyse prédictive et de la 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 prendre des mesures 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 en tant que 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 parole et de 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 aux fins de l’apprentissage automatique, de l’analyse prédictive et de la 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 liés à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique du titulaire de la MUE, relevant de la classe 9, ciblent le grand public susceptible d’utiliser des assistants IA, des générateurs d’images, etc., ainsi que les 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,

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nécessitant des compétences spécialisées, des infrastructures, et qui est peu susceptible d’être pertinent 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 soit 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 réalité, la question de savoir si le niveau d’attention du public pertinent est faible, moyen ou élevé 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, § 40).

La requérante a fondé ses arguments sur la perception de la partie anglophone du public étant donné que la MUE contestée comprend un acronyme dont la signification est donnée en anglais. 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, étant donné que l’anglais est la langue de l’IT et de l’intelligence artificielle (IA), il est approprié 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 » suivies d’un trait d’union et du chiffre quatre (-4). Selon la requérante, les lettres GPT forment un acronyme qui signifie « Generative Pre-trained Transformer ». La requérante fait valoir que cet acronyme était compris comme tel déjà avant la date de dépôt de la marque contestée, et également avant la date de priorité de la marque contestée. Elle soutient 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 ». En ce qui concerne l’ajout du trait d’union et du chiffre quatre (4), la requérante fait valoir qu’il est très courant dans l’industrie informatique de désigner différentes générations de technologie ou de produit par des numéros consécutifs (c’est-à-dire 3G, 4G ou MP3, MP4, etc.). Ainsi, selon la requérante, le terme GPT-4 sera facilement compris par le public pertinent comme faisant référence à la 4e génération de la technologie « Generative Pre-trained Transformer ».

D’autre part, la titulaire de la MUE fait valoir que les lettres GPT peuvent signifier 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 MUE, 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’intelligence artificielle de type « generative pre-trained transformer » et que cette expression est donc descriptive pour les produits et services enregistrés dans les 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-4 » de cette manière descriptive.

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Les abréviations de termes descriptifs sont en elles-mêmes descriptives si elles sont utilisées de cette manière et que le public pertinent les reconnaît comme étant identiques au sens descriptif complet. Toutefois, comme l’a indiqué le 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, le demandeur 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. Il a en outre fourni des articles où les transformeurs génératifs pré-entraînés (GPT) sont mentionnés ou décrits, contenant parfois simplement le terme « GPT ». Dans sa réplique, le 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 l’acronyme « GPT » contenait une référence à la société OpenAI. Il 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. Le titulaire de la marque de l’UE soutient que les faits postérieurs à la date de dépôt ne peuvent être pris en compte que si, et dans la mesure où, ils permettent de tirer des conclusions concernant la situation à la date de dépôt de la marque de l’UE, ou de sa priorité.

La division d’annulation rappelle que, s’il est clair que lorsqu’un terme ou un acronyme apparaît dans un dictionnaire et que la définition coïncide avec une description d’un produit ou d’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 n’apparaisse 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, § 31). Il n’y a aucune obligation de prouver que le signe contesté est inclus dans des dictionnaires (22/06/2005, T-19/04, PAPERLAB, EU:T:2005:247, § 34 ; 23/10/2007, T-405/04, Caipi, EU:T:2007:315,
§ 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 GPT-4 a été perçu par le public pertinent du secteur comme descriptif pour les produits et services pertinents.

La division d’annulation observe que l’une des entrées de dictionnaire (annexe 13) fournie par le demandeur, inclut l’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 le 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’UE, ils se réfèrent également au terme GPT de manière descriptive, à savoir pour décrire une technologie utilisant des transformeurs génératifs pré-entraînés. 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’UE (08/09/2015, T-714/13, Mighty Bright, EU:T:2015:600, § 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.

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Les éléments de preuve soumis par la requérante permettent à la division d’annulation de conclure qu’à la date de priorité (01/02/2023) 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 la requérante 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, un usage descriptif sur un marché majeur tel que les États-Unis est susceptible d’être importé 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 répande au sein de l’Union européenne dans un proche avenir, et qu’elle soit susceptible d’influencer directement la perception du public européen. Ainsi, si la division d’annulation devait rejeter de tels éléments de preuve 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).

La division d’annulation est d’avis qu’au moins les annexes 7 à 9, qui sont datées d’avant la date pertinente, confirment que, déjà avant la date de priorité de la marque de l’Union européenne contestée, l’acronyme « GPT » avait été 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 ». Comme l’a fait remarquer à juste titre la requérante, l’ajout « -4 » fait référence à la quatrième génération/version (améliorée) d’un GPT. Comme cela a déjà été confirmé, le public pertinent est habitué à un tel usage descriptif lorsque les chiffres sont utilisés en relation avec un acronyme ou une abréviation (14/06/2023, R 259/2023-1 « HPD2 », §25). Cette signification du signe est évidente et peut être comprise directement à partir de la marque contestée sans interprétation élaborée ni doute.

Le titulaire de la marque de l’Union européenne 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 les employés du titulaire de la marque de l’Union européenne), publié en 2018 pour prouver cette affirmation. L’article utilise le terme « generative pre-training », mais de manière descriptive (c’est-à-dire « … We demonstrate that large gains on these tasks can be realized by generative pre-training of a language model on a diverse corpus of unlabeled text, followed by discriminative fine- tuning on each specific task…) ». 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 marque de l’Union européenne. Il confirme plutôt que cette terminologie était déjà établie au sein des milieux pertinents à ce moment-là. D’autre part, s’il est vrai que certains des éléments de preuve soumis par la requérante 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 marque de l’Union européenne, les articles sont également en mesure de confirmer que le terme GPT en tant que tel faisait référence à un type

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de la technologie de l’IA au 01/02/2023 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/d’IA qui sont normalement les lecteurs du type d’articles soumis par la requérante et constituent une grande partie du public pertinent. Ces preuves, ainsi que la référence du dictionnaire (annexe 13), sont en mesure de montrer la perception qu’a le public pertinent de l’acronyme GPT et il doit être conclu que l’acronyme GPT était couramment utilisé dans l’IA pour décrire des modèles générant 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 les traduire. 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.

En conséquence, les preuves montrent qu’avant la date de priorité de la marque contestée, le public pertinent s’était familiarisé avec l’acronyme GPT comme étant une 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 constamment 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 spécifique 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 spécifique entre la marque verbale GPT- 4 et les caractéristiques des produits et services pour lesquels l’enregistrement est demandé.

La requérante en annulation a démontré que le signe 'GPT’ signifie 'Generative Pre-training Transformer'. Il ne fait également aucun doute que l’ajout '-5' fait référence à

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la « 5e génération » ou « 5e version » de GPT. Sur le marché pertinent, il est communément admis que les chiffres sont utilisés pour indiquer une version améliorée au sein de cette série. En outre, il a également été confirmé que le public pertinent est habitué à un tel usage descriptif lorsque les chiffres sont utilisés en relation avec un acronyme ou une abréviation (14/06/2023, R 259/2023-1 « HPD2 », §25). Il est difficile de voir comment, dans le secteur de l’IA, les chiffres peuvent fonctionner comme un indicateur d’origine. Cette signification du signe est évidente et peut être comprise directement à partir de la marque contestée sans aucune interprétation élaborée ni doute. Par conséquent, les consommateurs pertinents percevraient le signe comme décrivant une cinquième génération d’un système d’IA qui implique des transformeurs génératifs pré-entraînés (c’est-à-dire des méthodes complexes utilisées pour interpréter des données). En ce sens, le signe décrit le genre, la destination et la matière des produits et services enregistrés. La marque est donc dépourvue de toute originalité et sera immédiatement perçue par le consommateur pertinent comme purement descriptive des produits et services tels que les logiciels de la classe 9 et le SaaS ou la fourniture de logiciels de la classe 42 et non comme une référence à une origine commerciale particulière.

Dans sa première réponse à la demande en annulation, le titulaire de la marque de l’UE fait valoir que les observations écrites relatives à la demande en nullité ne présentent aucun argument pertinent pour la marque contestée « GPT-4 » mais se concentrent uniquement sur « GPT » et que, par conséquent, les arguments qui ne portent que sur la marque GPT devraient être rejetés.

À cet égard, la division d’annulation fait observer que la question de savoir si la marque contestée GPT-5 est descriptive, dépourvue de caractère distinctif ou est devenue usuelle dans le langage courant ou dans les pratiques commerciales loyales et établies et ne peut donc pas être enregistrée en tant que marque dépend largement de la réponse à la question de savoir si l’abréviation « GPT » est descriptive, dépourvue de caractère distinctif ou est devenue usuelle dans le langage courant ou dans les pratiques commerciales loyales et établies. Comme indiqué ci-dessus, il est largement admis dans le secteur pertinent que les chiffres n’indiquent qu’une version améliorée au sein de la série.

Au vu de ce qui précède, il est conclu que la marque contestée « GPT-4 » 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 marque de l’UE invoque le fait que la marque verbale GPT-4 a été enregistrée en tant que marque nationale dans plusieurs juridictions (c’est-à-dire au Royaume-Uni, en Suisse, etc.) et en tant que marque internationale. Selon le titulaire de la marque de l’UE, 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 possibilité d’enregistrer 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, le cas échéant, la juridiction de l’Union ne sont pas liés par une décision rendue dans un État

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État, ou même un pays tiers, que le signe en cause est enregistrable en tant que marque nationale. (27/02/2002, T 106/00, Streamserve, EU:T:2002:43, § 47).

DÉPOURVU 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 a acquis de renouveler 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, § 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, § 19). Par conséquent, 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 produits et 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 de l’usage usuel allégué d’un signe doit être effectuée par rapport aux produits ou 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, § 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 services pertinents (16/03/2006, T-322/03, Weisse Seiten, EU:T:2006:87, § 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 le demandeur 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. Par conséquent, 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 pour l’ensemble des produits et 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 l’ensemble des produits et 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 l’argument du caractère distinctif acquis à titre subsidiaire. La division d’annulation prend acte de cet argument 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 que la présente décision sera devenue définitive, la procédure sera reprise pour l’examen de l’argument subsidiaire du caractère distinctif acquis.

DÉPENS
Étant donné que la présente décision ne met pas fin à la procédure, aucune décision sur la répartition des dépens ne sera prise à ce stade.

La division d’annulation
Martin LENZ Janja FELC Lucinda CARNEY
Conformément aux articles 66, paragraphe 2, et 67 du RMCUE, toute partie à laquelle la présente décision fait grief peut former un recours contre la présente décision. 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.