L’analyse discourse basée sur RST est une tâche importante en traitement automatique du langage naturel, avec de nombreuses applications en aval telles que la synthèse de résumés, la traduction automatique et l’analyse d’opinion. Dans cet article, nous présentons un parseur discourse simple mais hautement précis, intégrant les derniers modèles linguistiques contextuels. Notre parseur établit une nouvelle performance de pointe (SOTA) pour la prédiction de la structure et de la nuclearité sur deux jeux de données clés RST, à savoir RST-DT et Instr-DT. Nous montrons également que le pré-entraînement de notre parseur sur le récent grand corpus de discours à « standard argent » — MEGA-DT — confère des bénéfices supplémentaires en termes de performance, suggérant ainsi une nouvelle direction de recherche prometteuse dans le domaine de l’analyse discourse.