De nos jours, nous générons une quantité immensément grande de données juste en accomplissant nos simples tâches quotidiennes. L'analyse de ces données soulève des challenges ardus. Dans cette thèse, nous nous intéressons à deux aspects des données relationnelles. En premier lieu, nous considérons les données relationnelles dans lesquelles les relations sont pondérées. Un exemple concret serait le nombre commun de suiveurs entre deux utilisateurs de Twitter. Dans un deuxième temps, nous abordons le cas dynamique de ces données qui est inhérent à leur nature. Par exemple, le nombre de suiveurs communs pourrait changer au fil du temps. Dans cette thèse nous utilisons les graphes pour modéliser ces données qui sont à la fois complexes et évolutives. Les travaux de cette thèse s'articulent aussi autour de la détection de communautés pour les graphes pondérés et dynamiques. Pour un utilisateur expert, l'identification de ces communautés pourrait l'aider à comprendre la sémantique sous-jacente à la structure du graphe. Notre hypothèse repose sur l'utilisation des triangles comme ossature pour la détection de communautés. Cela nous a amenés à proposer plusieurs algorithmes : Séparation et évaluation, recherche gloutonne, heuristiques et algorithme génétique sont proposés. En se basant sur cet ensemble de triangles, nous proposons un algorithme de détection de communautés, appelé Tribase. L'idée conductrice de cet algorithme est de comparer les poids des communautés, permettant aux communautés dominantes d'acquérir plus de membres. Les résultats de l'étude comparative sur le benchmark LFR montrent que l'algorithme que nous proposons parvient à détecter les communautés dans les graphes dans lesquels une structure de communautés existe. De plus, l'applicabilité de notre algorithme a été testée sur des données réelles du projet ANR Info-RSN. Dans l'optique d'accompagner l'utilisateur expert dans son processus d'acquisition de l'information, une application visuelle et interactive a été implémentée. NLCOMS (Nœud-Lien et COMmunautéS) propose une panoplie de vues synchronisées pour la représentation de l'information. Par ailleurs, nous proposons dans cette thèse un algorithme de détection de communautés pour les graphes pondérés et dynamiques, appelé Dyci. Dyci permet de gérer les différents scénarios de mise à jour possibles de la structure du graphe. L'idée principale de Dyci est de guetter au cours du temps l'affaiblissement d'une communauté (en termes de poids) dans le but de reconsidérer localement sa place dans la structure, évitant ainsi une réindentification globale des communautés. Une étude comparative a été menée montrant que l'algorithme que nous proposons offre un bon compromis entre la solution obtenue et le temps de calcul. Finalement, l'intégration dans NLCOMS des visualisations adéquates pour la variante dynamique a été effectuée / Relational data in our society are on a constant increasing, rising arduous challenges. In this thesis, we consider two aspects of relational data. First, we are interested in relational data with weighted relationship. As a concrete example, relationships among Twitter's users could be weighted with regard to their shared number of followers. The second aspect is related to the dynamism which is inherent to data nature. As an instance, in the previous example the number of common followers between two Twitter's users can change over time. In order to handle these complex and dynamic relational data, we use the modelling strength of graphs. Another facet considered in this thesis deals with community identification on weighted and dynamic graphs. For an analyst, the community detection might be helpful to grasp the semantic behind the graph structure. Our assumption relies on the idea to use a set of disjoint pairwise triangles as a basis to detect the community structure. To select these triangles, several algorithms are proposed (i.e., branch-and-bound, greedy search, heuristics and genetic algorithm). Thereafter, we propose a community detection algorithm, called Tribase. In the latter, the weights of communities are compared allowing dominant communities to gain in size. Tribase is compared with the well-known LFR benchmark. The results show that Tribase identifies efficiently the communities while a community structure exists. Additionally, to asset Tribase on real-world data, we consider social networks data, especially Twitter's data, of the ANR-Info-RSN project. In order to support the analyst in its knowledge acquisition, we elaborate a visual interactive approach. To this end, an interactive application, called NLCOMS is introduced. NLCOMS uses multiple synchronous views for visualizing community structure and the related information. Furthermore, we propose an algorithm for the identification of communities over time, called Dyci. The latter takes advantage from the previously detected communities. Several changes' scenarios are considered like, node/edge addition, node/edge removing and edge weight update. The main idea of the proposed algorithm is to track whether a part of the weighted graph becomes weak over time, in order to merge it with the "dominant" neighbour community. In order to assess the quality of the returned community structure, we conduct a comparison with a genetic algorithm on real-world data of the ARN-Info-RSN project. The conducted comparison shows that Dyci algorithm provides a good trade-off between efficiency and consumed time. Finally, the dynamic changes which occur to the underlying graph structure can be visualized with NLCOMS which combines physical an axial time to fulfil this need