Dans cet article, nous présentons l’application des Réseaux de Neurones à l’extraction d’information dans une collection de données textuelles. Plus précisément, nous considérons la modélisation des séquences de termes par des Perceptrons Multi-Couches (PMCs) et montrons comment ce modèle peut être utilisé pour s’acquitter de tâches d’Extraction d’Information de Surface (tâches qui n’ont pas besoin d’analyses sémantique et syntaxique complexes). Nous étudions différentes représentation de textes et analysons différentes contraintes grammaticales sur les sorties du modèle en utilisant la base MUC-6. De plus, nous présentons une méthode d’estimation statistique pour la validation du modèle.