La reconnaissance de lieux basée sur des nuages de points est un problème émergent dans le domaine de la vision par ordinateur. Le principal défi consiste à trouver un moyen efficace d'encoder les caractéristiques locales en un descripteur global discriminant. Dans cet article, nous proposons un réseau de neurones à attention contextuelle pour les points (Point Contextual Attention Network, PCAN), capable de prédire l'importance de chaque caractéristique locale en fonction du contexte des points. Notre réseau permet de porter une attention accrue aux caractéristiques pertinentes pour la tâche lors de l'agrégation des caractéristiques locales. Les expériences menées sur divers jeux de données de référence montrent que le réseau proposé offre des performances supérieures aux approches actuelles de pointe.