Nous présentons un système de réponse à des questions intégral qui combine BERT avec le kit d'outils de recherche d'information open-source Anserini. Contrairement à la plupart des modèles actuels de réponse à des questions et de compréhension de lecture, qui fonctionnent sur de petits volumes de texte en entrée, notre système intègre les meilleures pratiques de l'IR (recherche d'information) avec un lecteur basé sur BERT pour identifier les réponses dans un grand corpus d'articles Wikipédia, de manière intégrale. Nous rapportons d'importantes améliorations par rapport aux résultats précédents sur une collection de tests de référence standard, démontrant que l'affinage (fine-tuning) du BERT pré-entraîné avec SQuAD est suffisant pour atteindre une haute précision dans l'identification des segments de réponse.