Dans le cadre d’un objectif à long terme visant à comprendre la manière dont le langage est utilisé et évolue au sein des communautés en ligne, cette étude explore l’application de techniques de traitement automatique du langage naturel (TALN) afin de classer des articles textuels selon leur orientation idéologique (à savoir conservatrice ou libérale). Nous commençons par constituer un corpus équilibré d’articles publiés sur les communautés en ligne r/Liberal et r/Conservative du site de médias sociaux Reddit. À partir de ce corpus, nous développons et appliquons trois modèles de classification. Le modèle de référence est un modèle bayésien qui tient compte du domaine web de chaque article, rendant ainsi la classification indépendante du contenu. Ensuite, nous développons un modèle de machine à vecteurs de support (SVM) utilisant des caractéristiques basées sur la fréquence des termes-inverse fréquence des documents (TF-IDF) ; cette approche met en évidence les différences linguistiques à l’aide d’un espace de caractéristiques fondé sur des comptages pour distinguer les articles textuels. Enfin, nous évaluons un modèle basé sur le contexte, le modèle transformer RoBERTa, et discutons de son faible rendement par rapport aux modèles de référence et SVM.