L’utilisation croissante des médias sociaux permet un accès sans précédent aux comportements, aux pensées et aux sentiments des individus. Nous nous intéressons ici à l’évolution des états émotionnels des individus captés au travers des services de microblogging de type Twitter. Notre objectif est de prédire l’apparition d’idéations suicidaires. Dans ce travail, nous avons mis en place une chaîne de traitements permettant d’extraire des caractéristiques à partir des messages reflétant l’état émotionnel. Puis, nous appliquons un modèle basé sur les Conditionnal Random Fields pour prédire un nouvel état. L’originalité de l’approche est de prendre en compte l’historique des états émotionnels pour prédire le nouvel état. Une expérimentation préliminaire nous a permis d’évaluer notre approche sur des cas réels d’utilisateurs de Twitter. Ces type d’approche permet de mieux comprendre les liens entre expressions dans les médias sociaux et idéations suicidaires ainsi que les transitions entre états émotionnels.