La détection d’anomalies est un domaine de recherche très actif traité par plusieurs communautés scientifiques telles que : la sécurité informatique, la médecine, l’industrie et la finance. De façon générale, ce problème consiste à détecter les données qui sont significativement différentes des données bénignes ou normales. Cependant, de nos jours les données sont de plus en plus représentées par les graphes, car ces derniers ont la faculté de modéliser les interactions complexes de façon simple et intuitive. Le problème de la détection dans ce cas revient à repérer les graphes qui sont différents des graphes correspondants aux objets normaux observés par le système. Dans ce travail, nous nous intéressons au problème de la détection d’anomalies dans un flux de graphes (Graph Stream).