De nombreux algorithmes d'Apprentissage automatique ont été proposés afin de résoudre les différentes tâches pouvant être extraites des problèmes de prédiction issus d'un contexte réel. Pour résoudre les différentes tâches pouvant être extraites, la plupart des algorithmes d'Apprentissage automatique se basent d'une manière ou d'une autre sur des relations liant les instances. Les relations entre paires d'instances peuvent être définies en calculant une distance entre les représentations vectorielles des instances. En se basant sur la représentation vectorielle des données, aucune des distances parmi celles communément utilisées n'est assurée d'être représentative de la tâche à résoudre. Dans ce document, nous étudions l'intérêt d'adapter la représentation vectorielle des données à la distance utilisée pour une meilleure résolution de la tâche. Nous nous concentrons plus précisément sur l'algorithme existant résolvant une tâche de classification en se basant sur un graphe. Nous décrivons d'abord un algorithme apprenant une projection des données dans un espace de représentation permettant une résolution, basée sur un graphe, optimale de la classification. En projetant les données dans un espace de représentation dans lequel une distance préalablement définie est représentative de la tâche, nous pouvons surpasser la représentation vectorielle des données lors de la résolution de la tâche. Une analyse théorique de l'algorithme décrit est développée afin de définir les conditions assurant une classification optimale. Un ensemble d'expériences nous permet finalement d'évaluer l'intérêt de l'approche introduite et de nuancer l'analyse théorique.