Dans le domaine de la veille technologique et de l'intelligence �conomique, la fouille de textes pour le Web joue un r�le fondamental. En particulier avec le d�veloppement du Web 2.0, les textes d'opinions sur les soci�t�s, leurs produits, leurs PDGs, etc. sont omnipr�sents sur internet. Afin de cr�er des profils de soci�t�s et de leur associer des indicateurs de reputation, les analystes �conomiques doivent analyser de grandes masses de donn�es textuelles qui doivent �tre transform�es dans des repr�sentations structurelles avant d'efecture un analyse plus approfondie.
Dans cet article, nous utilisons des techniques d'extraction d'information pour obtenir des faits ainsi que des opinions positives et n�gatives associ�es � des soci�t�s. L'information est identifi�e dans de multiples sources de donn�es sur le Web et int�gr�e dans une base de connaissance qui est utilis�e pour le raisonnement a posteriori. Cet article d�crit les exp�riences et les r�sultats obtenus avec un syst�me de classification d'opinions qui utilise des traits lexico-syntaxiques et s�mantiques.