Dans le processus d'amélioration continue des activités de formation au Cégep à distance, un questionnaire de satisfaction est envoyé automatnique aux apprenants une fois qu'ils terminent le cours afin de collecter leurs feedbacks concernant le matériel-contenu, la diffusion, l'encadrement, les plus/moins appréciés ainsi que leurs suggestions. Dans cette recherche d'éxpérimentation, nous avons utilisé des données de 5518 répondants depuis 2018 pour exploiter les informations cachées derrières leurs commentaires en utilisant les méthodes d'analyses textuelles (text mining). comme BoW, TF-IDF pour convertir le texte à un vecteur puis créer des attributs, Latent Dirichlet Allocation (LDA) pour extraire des thèmes à améliorer à partir du corpus . Les résultats d'analyses nous permettent d'observer non seulement les aspects positifs mais surtout les faiblesses générales et des points particuliers de certains cours à faire attention. C'est notre premier projet de text mining qui tente à donner un coup de main dans la gestion de la qualité. Les résultats de recherche sont intéressés par le secteur de tutorat et le service d'ingénierie pédagogique et de l'innovation afin de trouver des mesures pour augmenter la satisfaction des apprenants de nos formations à distance.