Nous présentons QUINT, un système en temps réel pour la réponse à des questions sur des bases de connaissances. QUINT apprend automatiquement des modèles d’alignement entre énoncés et requêtes à partir de questions utilisateurs associées à leurs réponses. Lorsqu’il répond à une question, QUINT visualise la séquence complète des étapes de dérivation, allant de l’énoncé en langage naturel jusqu’à la réponse finale. Cette séquence de dérivation fournit une explication détaillée de la manière dont la structure syntaxique de la question a été utilisée pour construire la structure d’une requête SPARQL, ainsi que de la façon dont les phrases de la question ont servi à instancier différentes parties de la requête. Lorsqu’une réponse semble insatisfaisante, cette dérivation offre des éléments précieux pour reformuler la question.