Nous présentons un analyseur AMR (Abstract Meaning Representation) basé sur des transitions qui génère directement des analyses AMR à partir de texte brut. Nous utilisons des Stack-LSTMs pour représenter l'état de notre analyseur et prendre des décisions de manière gloutonne. Dans nos expériences, nous montrons que notre analyseur obtient des scores très compétitifs en anglais en utilisant uniquement des données d'entraînement AMR. L'ajout d'informations supplémentaires, telles que les étiquettes morphosyntaxiques (POS tags) et les arbres de dépendance, améliore encore davantage les résultats.