Cet article décrit notre participation à la tâche 8 (Réponse aux questions tabulaires) de SemEval 2025. Nous avons développé un pipeline « zero-shot » qui exploite des modèles de langage à grande échelle pour générer du code fonctionnel permettant d'extraire des informations pertinentes de données tabulaires à partir de questions saisies. Cette approche est un pipeline modulaire centré sur un module de génération de code principal, avec des composants supplémentaires qui améliorent la précision de l'extraction en identifiant les colonnes pertinentes et en analysant les types de données. En cas d'échec du code généré, un processus d'amélioration itératif est mis en œuvre, intégrant un retour d'erreur dans les invites de nouvelle génération afin d'en renforcer la robustesse. Nous démontrons que la génération de code « zero-shot » est une approche viable pour répondre aux questions tabulaires sans ajustement spécifique à la tâche, nous classant 33e sur 53 équipes participantes lors de la phase de test.
