Classification automatique de la polarité émotionnelle exprimée dans un texte : positif, négatif, neutre, ou des granularités plus fines (5 étoiles, émotions spécifiques). Utilisée industriellement pour analyser les avis clients (e-commerce, hôtellerie, fintech), monitorer la réputation d'une marque sur les réseaux sociaux, automatiser le scoring des verbatims NPS, ou détecter l'insatisfaction dans les échanges avec le support client. Les modèles fine-tunés sur des données du domaine (financier, médical) surpassent les modèles génériques. Pour le français, CamemBERT et RoBERTa multilingue sont les références open source. Une limite connue : le sarcasme, les négations et les opinions nuancées restent difficiles à classifier correctement.