La relecture par les pairs et la réplique, accompagnées d’interactions riches et de débats argumentatifs, constituent naturellement une source précieuse pour extraire des arguments. Toutefois, peu d’études ont abordé simultanément ces deux composantes. Dans cet article, nous introduisons une nouvelle tâche d’extraction de paires d’arguments (APE) dans le cadre de la relecture par les pairs et des répliques, afin d’étudier leur contenu, leur structure ainsi que leurs relations mutuelles. Nous avons constitué un jeu de données exigeant comprenant 4 764 paires complètement annotées de passages de relecture-réplique provenant d’une plateforme de relecture ouverte, afin de faciliter l’étude de cette tâche. Pour détecter automatiquement les propositions argumentatives et extraire les paires d’arguments à partir de ce corpus, nous modélisons le problème comme une combinaison d’une tâche d’étiquetage de séquence et d’une tâche de classification de relations textuelles. Ainsi, nous proposons un cadre d’apprentissage multi-tâches basé sur des réseaux de neurones à mémoire à long terme hiérarchiques (LSTM). Des expériences étendues et une analyse approfondie démontrent l’efficacité de notre cadre multi-tâches, tout en mettant en lumière les défis posés par cette nouvelle tâche et en ouvrant la voie à de futures recherches.