Dans cette contribution, nous nous proposons d’analyser les énoncés issus de deux plateformes de « civic tech » - plateforme gouvernementale, le « Grand Débat National » et, sa riposte politique et algorithmique proposée par un collectif de Gilets Jaunes, le « Vrai Débat »-, en confrontant deux familles d’algorithmes dédiées à l’analyse de textes. Nous nous proposons de mettre en oeuvre, d’une part, des approches éprouvées en analyses des données textuelles (Méthode Reinert sous Iramuteq) qui ont montré récemment leur intérêt pour l’analyse de très grand corpus et, d’autre part, des méthodes nouvelles issues du croisement des mondes informatiques, de l’intelligence artificielle et du traitement automatique des langues. Nous nous interrogerons en outre sur les solutions méthodologiques permettant de qualifier les propriétés sociales des locuteurs sur lesquelles nous n’avons que peu d’information directe. Enfin, nous tenterons de présenter quelques questions de recherche au croisement de la sociologie politique de l’opinion publique mais aussi des data science, qu’une telle confrontation ouvre.