L’étude porte sur l’apport d’un réseau de neurones récurrent (Recurrent Neural Network RNN) bidirectionnel encodeur/décodeur avec mécanisme d’attention pour une tâche de compréhension de la parole. Les premières expériences faites sur le corpus ATIS confirment la qualité du système RNN état de l’art utilisé pour cet article, en comparant les résultats obtenus à ceux récemment publiés dans la littérature. Des expériences supplémentaires montrent que les RNNs avec mécanisme d’attention obtiennent de meilleures performances que les RNNs récemment proposés pour la tâche d’étiquetage en concepts sémantiques. Sur le corpus MEDIA, un corpus français état de l’art pour la compréhension dédié à la réservation d’hôtel et aux informations touristiques, les expériences montrent qu’un RNN bidirectionnel atteint une f-mesure de 79,51 tandis que le même système intégrant le mécanisme d’attention permet d’atteindre une f-mesure de 80,27.