International audienceThis article presents an attempt to apply efficient parsing methods based on recur- sive neural networks to languages for which very few resources are available. We propose an original approach based on multilingual word embeddings acquired from different languages so as to determine the best language combination for learning. The approach yields competitive results in contexts considered as linguistically difficult.Cet article présente une tentative pour appliquer des méthodes d'analyse syntaxique performantes, à base de réseaux de neurones récursifs, à des langues pour lesquelles on dispose de très peu de ressources. Nous proposons une méthode originale à base de plongements de mots multilingues obtenus à partir de langues plus ou moins proches typologiquement, afin de déterminer la meilleure combinaison de langues possibles pour l'apprentissage. L'approche a permis d'obtenir des résultats encourageants dans des contextes considérés comme linguisti-quement difficiles. Le code source est disponible en ligne (voir https://github.com/jujbob)
