La synthèse monodocument est la tâche de produire une version plus courte d'un document tout en préservant son contenu informatif principal. Dans cet article, nous conceptualisons la synthèse extractive comme une tâche de classement de phrases et proposons un nouvel algorithme d'entraînement qui optimise globalement le métrique d'évaluation ROUGE à travers un objectif d'apprentissage par renforcement. Nous utilisons notre algorithme pour entraîner un modèle de synthèse neuronale sur les ensembles de données CNN et DailyMail, et démontrons expérimentalement qu'il surpasse les systèmes extractifs et abstraits de pointe lorsqu'ils sont évalués automatiquement et par des humains.