La relation d’entité à l’échelle du document (document-level RE) nécessite la lecture, l’inférence et l’agrégation d’informations sur plusieurs phrases. À notre avis, il est essentiel que le traitement de la RE à l’échelle du document tire parti d’informations d’inférence à différentes granularités : au niveau des entités, au niveau des phrases et au niveau du document. Ainsi, la manière dont on obtient et agrège ces informations d’inférence à différentes granularités constitue un défi majeur pour la RE à l’échelle du document, un aspect qui n’a pas été suffisamment exploré par les travaux antérieurs. Dans cet article, nous proposons un Réseau d’Inférence Hiérarchique (HIN) afin d’exploiter pleinement les informations riches provenant des trois niveaux : entité, phrase et document. Des contraintes de traduction et des transformations bilinéaires sont appliquées à la paire d’entités cibles dans plusieurs sous-espaces afin d’obtenir des informations d’inférence au niveau des entités. Ensuite, nous modélisons l’inférence entre les informations au niveau des entités et la représentation des phrases afin d’obtenir des informations d’inférence au niveau des phrases. Enfin, une méthode d’agrégation hiérarchique est adoptée pour extraire les informations d’inférence au niveau du document. Grâce à cette approche, notre modèle parvient efficacement à agréger les informations d’inférence provenant de ces trois granularités différentes. Les résultats expérimentaux montrent que notre méthode atteint des performances de pointe sur le grand jeu de données DocRED. Nous démontrons également que l’utilisation de représentations BERT permet d’améliorer de manière significative les performances.