Cette thèse se situe à la confluence des domaines de "la modélisation de thématiques" (topic modeling) et l'"analyse d'opinions" (opinion mining). Le problème que nous traitons est la modélisation conjointe et dynamique des thématiques (sujets) et des opinions (prises de position) sur le Web et les médias sociaux. En effet, dans la littérature, ce problème est souvent décomposé en sous-tâches qui sont menées séparément. Ceci ne permet pas de prendre en compte les associations et les interactions entre les opinions et les thématiques sur lesquelles portent ces opinions (cibles). Dans cette thèse, nous nous intéressons à la modélisation conjointe et dynamique qui permet d'intégrer trois dimensions du texte (thématiques, opinions et temps). Afin d'y parvenir, nous adoptons une approche statistique, plus précisément, une approche basée sur les modèles de thématiques probabilistes (topic models). Nos principales contributions peuvent être résumées en deux points : 1. Le modèle TS (Topic-Sentiment model) : un nouveau modèle probabiliste qui permet une modélisation conjointe des thématiques et des opinions. Ce modèle permet de caractériser les distributions d'opinion relativement aux thématiques. L'objectif est d'estimer, à partir d'une collection de documents, dans quelles proportions d'opinion les thématiques sont traitées. 2. Le modèle TTS (Time-aware Topic-Sentiment model) : un nouveau modèle probabiliste pour caractériser l'évolution temporelle des thématiques et des opinions. En s'appuyant sur l'information temporelle (date de création de documents), le modèle TTS permet de caractériser l'évolution des thématiques et des opinions quantitativement, c'est-à-dire en terme de la variation du volume de données à travers le temps. Par ailleurs, nous apportons deux autres contributions : une nouvelle mesure pour évaluer et comparer les méthodes d'extraction de thématiques, ainsi qu'une nouvelle méthode hybride pour le classement d'opinions basée sur une combinaison de l'apprentissage automatique supervisé et la connaissance a priori. Toutes les méthodes proposées sont testées sur des données réelles en utilisant des évaluations adaptées. / This work is located at the junction of two domains : topic modeling and sentiment analysis. The problem that we propose to tackle is the joint and dynamic modeling of topics (subjects) and sentiments (opinions) on the Web. In the literature, the task is usually divided into sub-tasks that are treated separately. The models that operate this way fail to capture the topic-sentiment interaction and association. In this work, we propose a joint modeling of topics and sentiments, by taking into account associations between them. We are also interested in the dynamics of topic-sentiment associations. To this end, we adopt a statistical approach based on the probabilistic topic models. Our main contributions can be summarized in two points : 1. TS (Topic-Sentiment model) : a new probabilistic topic model for the joint extraction of topics and sentiments. This model allows to characterize the extracted topics with distributions over the sentiment polarities. The goal is to discover the sentiment proportions specfic to each of theextracted topics. 2. TTS (Time-aware Topic-Sentiment model) : a new probabilistic model to caracterize the topic-sentiment dynamics. Relying on the document's time information, TTS allows to characterize the quantitative evolutionfor each of the extracted topic-sentiment pairs. We also present two other contributions : a new evaluation framework for measuring the performance of topic-extraction methods, and a new hybrid method for sentiment detection and classification from text. This method is based on combining supervised machine learning and prior knowledge. All of the proposed methods are tested on real-world data based on adapted evaluation frameworks.

Nous proposons une approche pour détecter les sujets, les communautés d'intérêt non disjointes,l'expertise, les tendances et les activités dans des sites où le contenu est généré par les utilisateurs et enparticulier dans des forums de questions-réponses tels que StackOverFlow. Nous décrivons d'abordQASM (Questions & Réponses dans des médias sociaux), un système basé sur l'analyse de réseauxsociaux pour gérer les deux principales ressources d’un site de questions-réponses: les utilisateurs et lecontenu. Nous présentons également le vocabulaire QASM utilisé pour formaliser à la fois le niveaud'intérêt et l'expertise des utilisateurs. Nous proposons ensuite une approche efficace pour détecter lescommunautés d'intérêts. Elle repose sur une autre méthode pour enrichir les questions avec un tag plusgénéral en cas de besoin. Nous comparons trois méthodes de détection sur un jeu de données extrait dusite populaire StackOverflow. Notre méthode basée sur le se révèle être beaucoup plus simple et plusrapide, tout en préservant la qualité de la détection. Nous proposons en complément une méthode pourgénérer automatiquement un label pour un sujet détecté en analysant le sens et les liens de ses mots-clefs.Nous menons alors une étude pour comparer différents algorithmes pour générer ce label. Enfin, nousétendons notre modèle de graphes probabilistes pour modéliser conjointement les sujets, l'expertise, lesactivités et les tendances. Nous le validons sur des données du monde réel pour confirmer l'efficacité denotre modèle intégrant les comportements des utilisateurs et la dynamique des sujets / We propose an approach to detect topics, overlapping communities of interest, expertise, trends andactivities in user-generated content sites and in particular in question-answering forums such asStackOverFlow. We first describe QASM (Question & Answer Social Media), a system based on socialnetwork analysis to manage the two main resources in question-answering sites: users and contents. Wealso introduce the QASM vocabulary used to formalize both the level of interest and the expertise ofusers on topics. We then propose an efficient approach to detect communities of interest. It relies onanother method to enrich questions with a more general tag when needed. We compared threedetection methods on a dataset extracted from the popular Q&A site StackOverflow. Our method basedon topic modeling and user membership assignment is shown to be much simpler and faster whilepreserving the quality of the detection. We then propose an additional method to automatically generatea label for a detected topic by analyzing the meaning and links of its bag of words. We conduct a userstudy to compare different algorithms to choose the label. Finally we extend our probabilistic graphicalmodel to jointly model topics, expertise, activities and trends. We performed experiments with realworlddata to confirm the effectiveness of our joint model, studying the users’ behaviors and topicsdynamics