Nous présentons EmoBERTa : une approche simple mais expressive pour la reconnaissance émotionnelle dans les conversations (ERC) basée sur RoBERTa. En ajoutant simplement les noms des locuteurs au début de chaque énoncé et en insérant des jetons de séparation entre les énoncés d’un dialogue, EmoBERTa parvient à apprendre les états intra- et interlocuteurs ainsi que le contexte, afin de prédire l’émotion du locuteur actuel de manière end-to-end. Nos expériences montrent que nous atteignons un nouveau record sur deux jeux de données populaires pour l’ERC, grâce à une méthode fondamentalement simple et directe. Nous avons rendu publique notre code et nos modèles sur GitHub à l’adresse suivante : https://github.com/tae898/erc.