Les technologies de l'information et le succès des services associés (e.g., blogs, forums,...) ont ouvert la voie à un mode d'expression massive d'opinions sur les sujets les plus variés. Récemment, de nouvelles techniques de détection automatique d'opinions (opinion mining) ont fait leur apparition et via des analyses statistiques des avis exprimés, tendent à dégager une tendance globale des opinions exprimées par les internautes. Néanmoins une analyse plus fine de celle-ci montre que les arguments avancés par les internautes relèvent de critères de jugement distincts. Ici, un film sera décrié pour un scénario décousu, là il sera encensé pour une bande son époustouflante. Dans cet article, nous proposons, après avoir caractérisé automatiquement des critères dans un document, d'en extraire l'opinion relative. A partir d'un ensemble restreint de mots clés d'opinions, notre approche construit automatiquement une base d'apprentissage de documents issus du web et en déduit un lexique de mots ou d'expressions d'opinions spécifiques au domaine d'application. Des expériences menées sur des jeux de données réelles illustrent l'efficacité de l'approche.