Dans cet article, nous comparons les effets de deux méthodes de correction morphologique d’un corpus issu du web sur des classifications de type ALCESTE avec le logiciel IRAMUTEQ. À partir des 18 240 contributions au débat sur l’identité nationale, nous comparons le corpus initial avec un corpus corrigé manuellement et un corpus corrigé par une méthode semi-automatique reposant sur une utilisation particulière du correcteur Hunspell. Les trois corpus obtenus (initial, automatique et manuel) sont soumis à deux classifications hiérarchiques descendantes : l’une conserve les 1 500 formes pleines les plus fréquentes, l’autre les 3 000 formes pleines les plus fréquentes. La comparaison deux à deux des résultats obtenus sur chacun des corpus montre que la correction automatique que nous proposons permet de se rapprocher significativement d’une correction manuelle.