La détection de communautés dans les réseaux est aujourd'hui un domaine ayant donné lieu à une abondante littérature. Depuis les travaux de Girvan et Newman en 2002, des centaines de travaux ont été menés sur le sujet, notamment la proposition d'un nombre important d'algorithmes de plus en plus élaborés. Cependant, la majorité de ces travaux portent sur des communautés statiques dans des réseaux statiques. Or, beaucoup de réseaux de terrains sont en fait dynamiques, ils évoluent au cours du temps. L'apport principal de cette thèse est donc la conception d'un algorithme de détection de communautés dynamiques sur des réseaux temporels. Le manuscrit est découpé en quatre sections : La première est un état de l'art, où sont passés en revu les méthodes existantes pour la détection de communauté, statiques, dynamiques, avec et sans recouvrement. La seconde est la présentation de la solution que nous proposons : iLCD, un framework pour la détection de communautés dynamiques dans les réseaux temporels, ainsi que deux implémentations de ce framework. La troisième partie présente les travaux effectués pour valider iLCD sur le plan statique, c'est à dire valider que les communautés trouvées sont pertinentes comparées à d'autres algorithmes existant sur des réseaux statiques. Pour ce faire, nous proposons des idées originales, afin de pouvoir comparer des méthodes sur des graphes réels. Enfin, la dernière partie est consacrée à la validation de l'aspect dynamique d'iLCD. En effet, la dynamique introduit des données supplémentaires : l'apparition et la disparition de communautés, leur évolution en continue, ainsi que des opérations complexes, telles que la fusion ou la division de communautés au cours du temps. Ce sont ces aspects qui sont validés ici, en étudiant en détail les résultats obtenus sur des réseaux réels.