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Très rapidement après sa création en 2006, Twitter est devenu une plateforme pour la conversation politique, servant à la fois d média de communication pour les personnalités politiques, d’espace de discussion entre militants, et de moyen pour n’importe quel citoyen lambda d’essayer de communiquer avec la personnalité politique de son choix. C’est ce dernier aspect de la conversation politique sur Twitter que nous avons traité dans le travail ici présenté. Dans un corpus de réponses à des tweets de candidats à l’élection présidentielle de 2017 postés pendant la campagne, nous avons tenté une classification automatique de leur polarité en comparant différents algorithmes. Parmi les choix que nous avons fait pour créer notre modèle, nous avons notamment essayé d’y intégrer des méta-données offertes par Twitter, afin d’inclure le plus d’informations possibles qui nous serviraient nous-même à comprendre le sens d’un tweet.

Ce mémoire traite de la détection automatique de la polarité dans un corpus de tweets traitant d'EDF. Le corpus est constitué des tweets extrais de Twitter via une application développée au sein d'EDF Commerce, appelée TweetsTracker. Cette application réalise plusieurs pré-traitements notamment un filtrage des tweets traitant d'EDF et une classification catégorie par thématique. Ces tweets sont ensuite stockés dans une base de données interne à EDF. Le corpus de l'étude sera composé d'un échantillon de ces tweets respectant la répartition par catégorie.