De nombreuses études antérieures sur l’extraction de relations se sont concentrées sur la recherche d’une seule relation entre deux entités au sein d’une seule phrase. Toutefois, il est évident que plusieurs entités peuvent coexister dans une même phrase, formant ainsi plusieurs relations. Pour résoudre ce problème, nous proposons un modèle d’extraction de relations basé sur un réseau à pointeurs dual intégrant un mécanisme d’attention multi-têtes. Le modèle proposé identifie les relations sujet-objet de type n-vers-1 à l’aide d’un décodeur avant appelé décodeur objet. Ensuite, il détecte les relations sujet-objet de type 1-vers-n à l’aide d’un décodeur arrière appelé décodeur sujet. Les expériences menées sur les jeux de données ACE-05 et NYT ont montré que le modèle proposé atteint des performances de pointe (score F1 de 80,5 % sur ACE-05 et 78,3 % sur NYT).