Résumé:
L’analyse et contrôle de la diffusion d'information sur les réseaux sociaux jouent un grand rôle dans plusieurs domaines comme la sante, le marketing, les banques, la détection de fraude, l’analyse des marches, Ces analyses sont effectuées à l'aide des techniques d'apprentissage automatique, d’exploration de données, et de traitement de langage naturelle (NLP). La quantité énorme d'information qui circule sur les réseaux sociaux aident les gens à résoudre leurs problèmes et à trouver des réponses à leurs questionnes. L’accès à ces informations n'est pas un travail simple surtout avec les méthodes de recherche traditionnel.
L’espace de recherche et le temps de réponse sont les deux facteurs principaux influençant les données fournis par les réseaux sociaux avec qui souffrent des caractéristiques de variabilité et d’hétérogénéité el de leur traitement.
Dans ce travail nous proposons un processus basé sur les techniques d'apprentissage automatique et les techniques de traitement des données massives (BIG DATA). Parmi ces techniques, la technique qui est avérée efficace avec les données volumineuses est l’apprentissage approfondi
