Nous présentons des modèles d'apprentissage probabilistes appliqués à la tâche de classification telle que définie dans le cadre du défi DEFT'07 : la classification d'un texte suivant l'opinion qu'il exprime. Pour classer les textes, nous avons utilisé plusieurs classifieurs et une fusion. Une comparaison entre les résultats en validation et en tests montrent une coïncidence remarquable et mettent en évidence la robustesse et performances de l'algorithme de fusion. Les résultats que nous obtenons, en termes de précision, rappel et F-score sur les sous corpus de test nous ont permis de remporter le défi.