Cet article présente une approche pour la tâche PRESTA (Questions et réponses sur les tableaux en espagnol) de l'IberLEF 2025. Il présente une solution permettant de filtrer et de traiter les tableaux afin de répondre aux questions grâce à la génération de code Python avec LLM, une évolution de l'implémentation MRT pour la tâche Semeval 2025. Cette approche se déroule en plusieurs étapes : analyse et compréhension du contenu du tableau, sélection des colonnes utiles, génération d'instructions en langage naturel, conversion en code, exécution et gestion des erreurs, en exploitant un LLM open source avec des invites optimisées pour chaque étape. Cette approche a permis d'atteindre une précision de 85 %.
