Dans cet article nous proposons une approche stylométrique pour l'édition 2015 du Défi Fouille de Textes. Cette édition du défi portait sur l'analyse d'opinions, de sentiments et d'émotions dans un corpus issu de Twitter. Nous avons participé dans trois tâches du défi : classification des tweets selon leur polarité (Tâche 1, 3 classes), identification de la classe générique de l'information exprimée dans le tweet (Tâche 2.1, 4 classes) et identification de la classe spécifique de l'opinion, sentiment ou émotion exprimée dans le tweet (Tâche 2.2, 18 classes). L'approche stylométrique que nous avons utilisée est fondée sur l'utilisation de n-grams de caractères de manière à traiter ces tâches de fouille d'opinion comme des tâches d'attribution d'auteur. Notre hypothèse était la suivante : les traits qui permettent de caractériser le style d'un auteur devraient permettre d'identifier le style inhérent à une classe d'opinion, de sentiment ou d'émotion. Finalement, cette hypothèse s'est avérée erronée, particulièrement sur la tâche 3 qui était la plus difficile. La première in-terprétation que l'on peut faire serait qu'il n'existe pas véritablement de traits stylistiques inhérents aux classes étudiées. Une autre explication possible est la faible longueur des messages qui rendrait les méthodes stylométriques inopérantes.