La recherche de relation à partir d'un exemple consiste à trouver dans un corpus toutes les occurrences d'un type de relation liant deux entités dans une phrase, nommé type cible et caractérisé à l'aide d'un seul exemple. Nous empruntons le scénario d'entraînement et évaluation N-way K-shot à la tâche de classification de relations rares qui prédit le type de relation liant deux entités à partir de peu d'exemples d'entraînement, et l'adaptons à la recherche de relation avec un exemple. Lors de l'évaluation, un modèle entraîné pour la classification de relations en N-way K-shot est utilisé, dans lequel K vaut un pour le type cible, une des N classes (du N-way) représente le type cible, et les N-1 classes restantes sont des distracteurs modélisant la classe de rejet. Les résultats sur FewRel et TACREV démontrent l'efficacité de notre approche malgré la difficulté de la tâche. L'étude de l'évolution des performances en fonction du nombre de distracteurs et des stratégies de leur choix met en avant une bonne configuration globale, à savoir un nombre élevé de distracteurs à une distance intermédiaire du type de relation cible dans l'espace latent appris par le modèle. Le diagnostic a posteriori de notre méthode révèle l'existence de configurations optimales pour chaque type cible que nos analyses actuelles échouent à caractériser, ouvrant la voie à de futurs travaux.