Abstract
L'analyse épidémiologique est à l'heure actuelle un enjeu très important notamment dans le cas de politique publique de la santé. Parmi les différents travaux menés, les études descriptives permettent de recueillir des informations sur le nombre de cas et les caractéristiques d'une pathologie. Les approches actuelles sont principalement fondées sur des recueils d'information, sur l'analyse de requêtes d'utilisateurs ou sur l'écho que peut avoir une épidémie dans les médias notamment via les documents disponibles sur le Web. Dans ce dernier cas, l'une des difficultés essentielle est d'arriver à extraire, à partir de très gros volumes de données, les informations utiles pour cartographier le développement d'une épidémie. Dans cet article, nous proposons une approche, appelée EPIMINING, permettant, pour une maladie, de classer des dépêches de presse selon différents critères (e.g., nouveaux cas, décès, maladies, bilan). Les expérimentations menées sur des corpus issus de Reuter et de l'AFP montrent une précision supérieure à 94% et une F-mesure supérieure ' a 85%.