Nous présentons une configuration multi-tâches visant à identifier et classifier les entités, les relations et les clusters de co-référence dans des articles scientifiques. Nous avons créé SciERC, un ensemble de données qui inclut des annotations pour ces trois tâches, et développé un cadre unifié appelé Extracteur d'Information Scientifique (SciIE) utilisant des représentations de spans partagées. Cette configuration multi-tâches réduit les erreurs en cascade entre les tâches et exploite les relations inter-sentences grâce aux liens de co-référence. Les expériences montrent que notre modèle multi-tâches surpasse les modèles précédents en extraction d'information scientifique sans utiliser aucune caractéristique spécifique au domaine. Nous démontrons également que le cadre supporte la construction d'un graphe de connaissances scientifiques, que nous utilisons pour analyser l'information dans la littérature scientifique.