Les entreprises réclament des systèmes d'extraction et d'analyse de l'information personnalisés et évolutifs mettant l'accent sur des besoins relatifs à des fonctions (commercial, recherche, technique) et des profils industriels (automobile, banque, etc.) : identifier des fournisseurs de technologies, des concurrents, repérer les fusions/acquisitions d'entreprises paraissant dans la presse économique, etc. Pour extraire les aspects essentiels des documents et les mettre en relation avec la demande des utilisateurs, il est indispensable de combiner diverses techniques provenant de domaines comme l'analyse de données, la linguistique, l'intelligence artificielle. Chacune de ces techniques est vue comme un composant aux fonctionnalités précises et délimitées. Pour illustrer le développement de tels systèmes d'aide à l'analyse, l'article détaille le fonctionnement de ces composants au sein d'un logiciel de veille, Online Miner™ qui intègre : · des composants de connaissance liés au domaine d'application et aux objectifs de veille. · Un administrateur de sources d'information · un serveur d'extraction · un serveur de recherche documentaire · un serveur incorporant un moteur de classification et un moteur de catégorisation · des composants statistiques graphiques permettant de construire tableaux et cartes. Les avantages de cette approche sont à la fois techniques et fonctionnels. Plus simples à développer, plus robustes parce que testés dans des contextes différents, ces composants de text mining peuvent s'assembler de plusieurs manières pour créer de manière économique et fiable des systèmes d'aide à l'analyse personnalisés et évolutifs. Au niveau fonctionnel, les apports essentiels sont la prise en compte de l'utilisateur (son domaine d'application, la diversité de ses objectifs d'analyse (veille, CRM, KM, …), l'automatisation de l'alimentation du système, les modes d'accès et d'analyse de l'information sont pris en charge par des composants spécialisés.