L’extraction de relations est une tâche d’extraction d’information qui consiste à identifier les relations sémantiques entre des entités présentes dans une phrase. De nombreuses études antérieures se sont concentrées sur l’extraction d’une seule relation sémantique entre deux entités au sein d’une seule phrase. Toutefois, plusieurs entités présentes dans une même phrase sont souvent liées par divers types de relations. Pour relever ce défi, nous proposons un modèle d’extraction de relations basé sur un réseau à pointeurs dual intégrant un mécanisme d’attention à plusieurs têtes. Ce modèle identifie d’abord les relations sujet-objet de type n-vers-1 à l’aide d’un décodeur objet en avant, puis détecte les relations de type 1-vers-n à l’aide d’un décodeur sujet en arrière. Nos expérimentations ont confirmé que le modèle proposé surpassait les approches antérieures, atteignant un score F1 de 80,8 % sur le corpus ACE-2005 et un score F1 de 78,3 % sur le corpus NYT.