Ce papier propose d'aborder la réponse à des questions ouvertes en utilisant Wikipedia comme unique source de connaissances : la réponse à toute question factuelle est une portion de texte dans un article de Wikipedia. Cette tâche de lecture automatique à grande échelle combine les défis du repérage documentaire (trouver les articles pertinents) et de la compréhension automatique du texte (identifier les portions de réponses dans ces articles). Notre approche associe un composant de recherche basé sur le hachage de bigrammes et l'appariement TF-IDF avec un modèle de réseau neuronal récurrent multicouche formé pour détecter des réponses dans des paragraphes de Wikipedia. Nos expériences sur plusieurs jeux de données existants en Q&R indiquent que (1) les deux modules sont hautement compétitifs par rapport aux homologues existants et que (2) l'apprentissage multitâche utilisant une supervision distante sur leur combinaison constitue un système complet efficace pour cette tâche ardue.