Nous introduisons une nouvelle approche pour analyser un texte et en extraire sa Représentation Sémantique Abstraite (AMR) : le Parsing basé sur l’Étendue de Graphe (GSP, Graph Spanning based Parsing). Une caractéristique novatrice du GSP réside dans sa construction incrémentale du graphe d’analyse selon une approche descendante. À partir de la racine, à chaque étape, un nouveau nœud ainsi que ses connexions aux nœuds existants sont prédits conjointement. Le graphe de sortie s’étend progressivement en fonction de la distance aux nœuds racines, suivant l’intuition selon laquelle il est préférable de saisir d’abord les idées principales avant de s’attarder sur les détails. Ce principe, appelé core semantic first, met l’accent sur la capture des idées centrales d’une phrase, ce qui constitue un enjeu majeur. Nous évaluons notre modèle sur la dernière version du banc de données AMR (sembank) et obtenons des performances de pointe, sans recourir à aucune récatégorisation heuristique du graphe. Plus important encore, les expérimentations montrent que notre parseur se distingue particulièrement par sa capacité à extraire efficacement les sémantiques centrales.