L'extraction fine-grainée d'opinions orientées par les aspects (AFOE) vise à extraire des termes d'aspects et des termes d'opinions à partir de commentaires sous forme de paires d'opinions, ou encore à extraire la polarité émotionnelle du terme d'aspect pour former des triplets d'opinions. En raison de la présence de plusieurs facteurs d'opinion, la tâche AFOE complète est généralement divisée en plusieurs sous-tâches et réalisée dans un pipeline. Cependant, les approches par pipeline sont facilement sujettes à la propagation des erreurs et présentent des inconvénients dans les scénarios réels. Pour remédier à cela, nous proposons un nouveau schéma de balisage, le schéma de balisage en grille (GTS), permettant d'aborder la tâche AFOE de manière end-to-end avec une seule tâche de balisage en grille unifiée. De plus, nous concevons une stratégie d'inférence efficace sur le GTS pour exploiter l'indication mutuelle entre différents facteurs d'opinion afin d'obtenir des extractions plus précises. Pour valider la faisabilité et la compatibilité du GTS, nous avons mis en œuvre trois modèles GTS différents basés respectivement sur CNN, BiLSTM et BERT, et mené des expérimentations sur des jeux de données d'extraction de paires d'opinions orientées par les aspects et d'extraction de triplets d'opinions. Les résultats expérimentaux étendus montrent que les modèles GTS surpassent significativement les lignes de base robustes et atteignent des performances de pointe.