Ce papier explore deux approches pour répondre aux questions à choix multiples (QCM) de pharmacie du défi DEFT 2024 en utilisant des modèles de langue (LLMs) entraînés sur des données ouvertes avec moins de 3 milliards de paramètres. Les deux approches reposent sur l’architecture RAG (Retrieval Augmented Generation) pour combiner la récupération de contexte à partir de bases de connaissances externes (NACHOS et Wikipédia) avec la génération de réponses par le LLM Apollo-2B. La première approche traite directement les QCMs et génère les réponses en une seule étape, tandis que la seconde approche reformule les QCMs en questions binaires (Oui/Non) puis génère une réponse pour chaque question binaire. Cette dernière approche obtient un Exact Match Ratio de 14.7 et un Hamming Score de 51.6 sur le jeu de test, ce qui démontre le potentiel du RAG pour des tâches de Q/A sous de telles contraintes.