Les systèmes de questions-réponses (SQR)s visent à retourner directement des réponses précises à des questions posées en langage naturel. L'extraction et le reclassement des passages sont considérés comme les tâches les plus difficiles dans un SQR typique et exigent encore un effort non trivial. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche pour L'extraction et le reclassement des passages en utilisant les n-grammes et SVM. Notre système d'extraction de passages basé sur la technique des n-grammes repose sur une nouvelle mesure de similarité entre un passage et une question. Les passages extraits sont ensuite réordonnés en utilisant un modèle basé sur RankSVM combinant différentes mesures de similarité afin de retourner le passage le plus pertinent pour une question donnée. Nos expériences et nos résultats étaient prometteurs et ont démontré que notre approche est concurrentielle.