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.