Les réseaux sont des modèles qui nous permettent de comprendre les relations entre éléments du monde réel. Une grande quantité de réseaux sont dynamiques, c'est-à-dire que leur connexité change au cours du temps. Comprendre les changements de connexité signifie comprendre les interactions entre les éléments de systèmes complexes: comment se forment les relations sociales et commerciales, comment sont transmis les signaux entre les régions du cerveau, comment s'organisent les réseaux trophiques après des catastrophes environnementales. Au-delà de ce que nous permettent la technologie et les algorithmes d'analyses, l'homme dispose d'une capacité unique pour comprendre et interpréter des informations : la vision et la cognition. Cette thèse développe et examine des moyens pour explorer les réseaux dynamiques d'une manière interactive et visuelle. Je propose des techniques pour déplier la complexité des réseaux, avec le but de les rendre compréhensibles, de les voir à partir de perspectives différentes, d'examiner leurs composantes. Déplier des réseaux est une métaphore, comme la création des cartes bidimensionelles d'objets tridimensionnels comme la Terre: chaque méthode de projection a comme résultat une carte différente qui permet de voir des relations différentes entre la taille des continents et des océans, des distances, etc. Je propose les techniques de dépliage suivantes, implémentées et évaluées dans des systèmes interactifs : (i) une navigation temporelle qui permet de naviguer plus efficacement entre des différents instants, ainsi qu'un feedback visuel qui permet de mieux comprendre les changements dans les réseaux entre deux instants arbitraires. (ii) Des designs permettant la comparaison directe de deux réseaux avec des liens pondérés. (iii) Un modèle de visualisation pour des réseaux denses avec des liens pondérés, ainsi que (iv) la génération de réseaux synthétiques utilisés pour l'évaluation des visualisations. Afin de mieux créer et évaluer des visualisations, nous (v) proposons une taxonomie de tâche pour décrire des tâches accomplies par des analystes des réseaux. Pour compléter, (vi) nous généralisons l'idée de dépliage pour décrire d'autres genres de données temporelles, représentable dans des cubes espace-temps. Cela concerne la visualisation de vidéos, des données multi-variées, ainsi que la géographique. Une telle généralisation a pour but de fournir une base commune pour échanger des techniques de visualisation et de mieux comprendre l'espace de design pour les réseaux dynamiques. Dans cette optique, nous proposons une taxonomie d'opérations génériques qui nous permet de transformer un cube espace-temps en visualisation bidimensionelle, ainsi qu'une description des formes évoquées par les données dans le cube espace-temps. / Networks are models that help us understanding and thinking about relationships between entities in the real world. Many of these networks are dynamic, i.e. connectivity changes over time. Understanding changes in connectivity means to understand interactions between elements of complex systems; how people create and break up friendship relations, how signals get passed in the brain, how business collaborations evolve, or how food-webs restructure after environmental changes. However, understanding static networks is already difficult, due to size, density, attributes and particular motifs; changes over time very much increase this complexity. Quantification of change is often insufficient, but beyond an analysis that is driven by technology and algorithms, humans dispose a unique capability of understanding and interpreting information in data, based on vision and cognition. This dissertation explores ways to interactively explore dynamic networks by means of visualization. I develop and evaluate techniques to unfold the complexity of dynamic networks, making them understandable by looking at them from different angles, decomposing them into their parts and relating the parts in novel ways. While most techniques for dynamic network visualization rely on one particular type of view on the data, complementary visualizations allow for higher-level exploration and analysis. Covering three aspects Tasks, Visualization Design and Evaluation, I develop and evaluate the following unfolding techniques: (i) temporal navigation between individual time steps of a network and improved animated transitions to better understand changes, (ii) designs for the comparison of weighted graphs, (iii) the Matrix Cube, a space-time cube based on adjacency matrices, allowing to visualize dense dynamic networks by, as well as GraphCuisine, a system to (iv) generate synthetic networks with the primary focus on evaluating visualizations in user studies. In order to inform the design and evaluation of visualizations, we (v) provide a task taxonomy capturing users' tasks when exploring dynamic networks. Finally, (vi) the idea of unfolding networks with Matrix Cubes is generalized to other data sets that can be represented in space-time cubes (videos, geographical data, etc.). Visualizations in these domains can inspire visualizations for dynamic networks, and vice-versa. We propose a taxonomy of operations, describing how 3D space-time cubes are decomposed into a large variety of 2D visualizations. These operations help us exploring the design space for visualizing and interactively unfolding dynamic networks and other spatio-temporal data, as well as may serve users as a mental model of the data.