La présente recherche expose une méthode de traitement géo-sémantique permettant d’analyser des tendances d’un corpus de textes datés. Cette méthode également capable de détecter des signaux faibles annonciateurs d’opportunités ou de menaces portant sur l’environnement socio-économique comprend 5 étapes : (1) Extraction des N-grams du corpus et calcul des fréquences correspondantes au sein de chaque période, (2) Élaboration d’un dictionnaire de termes en lien avec le ou les thèmes analysés, (3) Analyse factorielle sur le tableau des fréquences (périodes) x (termes du dictionnaires) et interprétation qualitative des axes, (4) Marquage des points temporels de rupture ou de pics (signaux faibles) sur les graphes représentant chaque variable factorielle notable en fonction des périodes (temps), (5) Classification automatique sur les termes du dictionnaire (individus statistiques) au niveau de la représentation selon les axes factoriels pour obtenir les thèmes évoqués le plus souvent sur chaque période. La méthode a été appliquée au traitement de la bibliothèque de livres Google (de 1860 à 2008) sur ces 148 années faisant ressortir 8 périodes historiques et 3 paires de tendances socio-économiques. Elle est à rapprocher des résultats issus de la théorie des cycles économiques de Kondratieff étendue à l’époque contemporaine. Mots-clés : cliodynamique, analyse sémantique, analyse géo-sémantique, tendances socio-économiques, tendances commerciales, Google Books, signal faible, opportunités, menaces, cycles de Kondratieff.