Bouchami Ilias Gasmi Nour Errafa2025-04-092025-04-092024http://dspace.univ-khenchela.dz:4000/handle/123456789/8658De nos jours, l'analyse de texte ou la fouille des textes revêt une grande importance, notamment dans des domaines sensibles comme la politique, la santé, etc. Les réseaux sociaux jouent un rôle crucial à cet égard, car ils regorgent plein de textes sur des sujets variés. C'est pourquoi l’analyse des sentiments est primordiale car elle permet de gérer efficacement les opinions et offre un aperçu rapide de l'opinion publique. Le but de notre travail est de proposer une approche ou un modèle simple pour l’analyse de sentiments des commentaires des internautes. Ces commentaires sont exprimés en plusieurs langues, notamment l'arabe, le dialecte algérien, le français et l'anglais. Notre modèle permet de classifier les sentiments en deux classes positive et negative. Pour réaliser notre travail, Nous avons utilisé deux algorithmes basés sur les essaims (Swarm algorithms) combinés avec une technique d’apprentissage automatique (Machine Learning) à base de l’algorithme SVM (Support Vector Machine), qui est un classifieur.frThesis