Plusieurs travaux ont été menés sur l'extraction d'entités dans les documents riches en visualisation (VRD). Toutefois, peu de méthodes ont été explorées pour résoudre le problème d'association d'entités (entity linking). Les difficultés proviennent du fait que le nombre d'arêtes potentielles d'association entre entités présente une complexité quadratique. Notre approche introduit un réseau de convolution basé sur un graphe orienté (DGCN) afin de prédire les relations entre entités, obtenant ainsi de meilleurs résultats que les méthodes existantes sur la tâche d'association d'entités du jeu de données FUNSD.