L’analyse syntaxique des dialogues multilatéraux constitue une tâche importante mais complexe dans les systèmes de dialogue et l’analyse conversationnelle. On considère généralement que les interactions entre locuteurs sont bénéfiques pour cette tâche. Toutefois, la plupart des travaux antérieurs négligent les interactions entre différents locuteurs. À cet effet, nous proposons un modèle conscient des locuteurs pour cette tâche. Plus précisément, nous introduisons une méthode d’encodage conjoint des interactions contextuelles entre locuteurs (SCIJE), exploitant les caractéristiques d’interaction entre différents interlocuteurs. En outre, nous proposons une tâche de pré-entraînement en deuxième phase, appelée prédiction du même locuteur (SSP), qui améliore les représentations contextuelles conversationnelles en prédisant si deux énoncés proviennent du même locuteur. Des expériences menées sur deux jeux de données standard montrent que le modèle proposé atteint les meilleures performances rapportées dans la littérature. Nous mettrons à disposition le code de cette étude afin de favoriser les recherches futures.