Les bases de données orientées graphes (NoSQL par exemple) permettent de gérer des données dans lesquelles les liens sont importants et des requêtes complexes sur ces données à l’aide d’un environnement dédié offrant un stockage et des traitements spécifiquement destinés à la structure de graphe. Un graphe de propriété dans un environnement NoSQL est alors vu comme un graphe orienté étiqueté dans lequel les étiquettes des nœuds et les relations sont des ensembles d’attributs (propriétés) de la forme (clé:valeur). Cela facilite la représentation de données et de connaissances sous la forme de graphes. De nombreuses applications réelles de telles bases de données sont actuellement connues dans le monde des réseaux sociaux, mais aussi des systèmes de recommandation, de la détection de fraudes, du data-journalisme (pour les panama papers par exemple). De telles structures peuvent cependant être assimilées à des bases NoSQL semi-structurées dans lesquelles toutes les propriétés ne sont pas présentes partout, ce qui conduit à des valeurs non présentes de manière homogène, soit parce que la valeur n’est pas connue (l’âge d’une personne par exemple) ou parce qu’elle n’est pas applicable (l’année du service militaire d’une femme par exemple dans un pays et à une époque à laquelle les femmes ne le faisaient pas). Cela gêne alors les algorithmes d’extraction de connaissance qui ne sont pas tous robustes aux données manquantes. Des approches ont été proposées pour remplacer les données manquantes et permettre aux algorithmes d’être appliqués. Cependant,nous considérons que de telles approches ne sont pas satisfaisantes car elles introduisent un biais ou même des erreurs quand aucune valeur n’était applicable. Dans nos travaux, nous nous focalisons sur l’extraction de motifs graduels à partir de telles bases de données. Ces motifs permettent d’extraire automatiquement les informations corrélées. Une première contribution est alors de définir quels sont les motifs pouvant être extraits à partir de telles bases de données. Nous devons, dans un deuxième temps, étendre les travaux existant dans la littérature pour traiter les valeurs manquantes dans les bases de données graphe, comme décrit ci-dessus. L’application de telles méthodes est alors rendue difficile car les propriétés classiquement appliquées en fouille de données (anti-monotonie) ne sont plus valides. Nous proposons donc une nouvelle approche qui est testée sur des données réelles et synthétiques. Une première forme de motif est extrait à partir des propriétés des nœuds et est étendue pour prendre en compte les relations entre nœuds. Enfin, notre approche est étendue au cas des motifs graduels flous afin de mieux prendre en compte la nature imprécise des connaissances présentes et à extraire. Les expérimentations sur des bases synthétiques ont été menées grâce au développement d’un générateur de bases de données de graphes de propriétés synthétiques. Nous en montrons les résultats en termes de temps calcul et consommation mémoire ainsi qu’en nombre de motifs générés. / Graph databases (NoSQL oriented graph databases) provide the ability to manage highly connected data and complex database queries along with the native graph-storage and processing. A property graph in a NoSQL graph engine is a labeled directed graph composed of nodes connected through relationships with a set of attributes or properties in the form of (key:value) pairs. It facilitates to represent the data and knowledge that are in form of graphs. Practical applications of graph database systems have been seen in social networks, recommendation systems, fraud detection, and data journalism, as in the case for panama papers. Often, we face the issue of missing data in such kind of systems. In particular, these semi-structured NoSQL databases lead to a situation where some attributes (properties) are filled-in while other ones are not available, either because they exist but are missing (for instance the age of a person that is unknown) or because they are not applicable for a particular case (for instance the year of military service for a girl in countries where it is mandatory only for boys). Therefore, some keys can be provided for some nodes and not for other ones. In such a scenario, when we want to extract knowledge from these new generation database systems, we face the problem of missing data that arise need for analyzing them. Some approaches have been proposed to replace missing values so as to be able to apply data mining techniques. However, we argue that it is not relevant to consider such approaches so as not to introduce biases or errors. In our work, we focus on the extraction of gradual patterns from property graphs that provide end-users with tools for mining correlations in the data when there exist missing values. Our approach requires first to define gradual patterns in the context of NoSQL property graph and then to extend existing algorithms so as to treat the missing values, because anti-monotonicity of the support can not be considered anymore in a simple manner. Thus, we introduce a novel approach for mining gradual patterns in the presence of missing values and we test it on real and synthetic data. Further to this work, we present our approach for mining such graphs in order to extract frequent gradual patterns in the form of ``the more/less $A_1$,..., the more/less $A_n$" where $A_i$ are information from the graph, should it be from the nodes or from the relationships. In order to retrieve more valuable patterns, we consider fuzzy gradual patterns in the form of ``The more/less the A_1 is F_1,...,the more/less the A_n is F_n" where A_i are attributes retrieved from the graph nodes or relationships and F_i are fuzzy descriptions. For this purpose, we introduce the definitions of such concepts, the corresponding method for extracting the patterns, and the experiments that we have led on synthetic graphs using a graph generator. We show the results in terms of time utilization, memory consumption and the number of patterns being generated.