Dans cet article, nous présentons un système entièrement fondé sur des règles pour la classification des questions, divisé en deux parties : la première consiste à extraire les mots pertinents d'une question à partir de sa structure, et la seconde à classer les questions selon des règles qui associent ces mots à des concepts. Nous atteignons une précision de 97,2 %, soit une amélioration de près de 6 points par rapport à l’état de l’art précédent, qui était de 91,6 %. En outre, nous pensons qu’il est possible d’appliquer des algorithmes d’apprentissage automatique au-dessus de cette méthode afin d’obtenir une précision encore plus élevée.