Méthode, mise en œuvre par ordinateur, de détection de flux malveillants dans un réseau informatique comprenant les étapes de : Capturer un ensemble de flux réseau, chaque flux réseau étant associé à un premier vecteur de caractéristiques du flux mesurées et à un instant de mesure, Créer (402), pour chaque instant de mesure, un graphe (GR) dont les nœuds représentent chaque flux capturé, deux nœuds du graphe étant connectés si les deux flux associés sont émis par le même utilisateur ou sont transmis vers le même utilisateur, chaque nœud étant pourvu dudit premier vecteur de caractéristiques, Exécuter (403) un moteur d’intelligence artificielle entrainé pour détecter une intrusion dans le réseau informatique à partir des graphes et comprenant les sous-étapes de : Appliquer aux graphes au moins un réseau neuronal de graphes (405,406) entrainé pour générer, pour chaque flux, un second vecteur de caractéristiques aptes à discriminer un flux autorisé d’un flux malveillant, l’entrainement dudit réseau neuronal de graphes exploitant au moins la topologie des graphes, Appliquer (408) aux seconds vecteurs de caractéristiques un réseau de neurones artificiel classifieur entrainé pour classifier les flux parmi deux classes correspondant respectivement aux flux autorisés et aux flux malveillants. Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon la revendication 1 dans laquelle l’étape d’exécuter (403) le moteur d’intelligence artificielle comprend en outre une étape (404), préalable à l’application de l’au moins un réseau neuronal de graphes (405,406), consistant à appliquer aux premiers vecteurs de caractéristiques au moins un réseau neuronal artificiel (404) entrainé pour réduire la dimension des premiers vecteurs par extraction de caractéristiques discriminants un flux autorisé d’un flux malveillant, l’entrainement dudit réseau neuronal artificiel n’exploitant pas la topologie des graphes. Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon la revendication 2 dans laquelle l’au moins un réseau neuronal artificiel (404) est un perceptron multi-couches. Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant une étape de prétraitement (401) des premiers vecteurs de caractéristiques mesurées consistant au moins en une normalisation des valeurs et/ou un encodage catégoriel des valeurs. Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre une étape de calcul (402), pour chaque arête du graphe (GR), d’un score de similarité entre les premiers vecteurs de caractéristiques des deux flux associés aux deux nœuds connectés par l’arête. Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon la revendication 5 dans laquelle le score de similarité est calculé au moyen d’une mesure de similarité en cosinus. Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’au moins un réseau neuronal de graphes est un réseau neuronal convolutionnel de graphes (405). Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon la revendication 7 en combinaison avec la revendication 5 ou 6 dans laquelle le réseau neuronal convolutionnel de graphes (405) comporte plusieurs couches configurées pour mettre en œuvre un calcul de convolution du type : , sont les sorties respectives des couches d’indices l, l+1 avec A une matrice d’adjacence dont les entrées (i,j) valent 0 si les nœuds i et j du graphe ne sont pas connectés et valent le score de similarité si les nœuds i et j sont connectés, est une matrice diagonale dont les valeurs sont égales aux degrés de chaque nœud, correspond aux paramètres de la couche d’indice l qui sont appris, est une fonction d’activation, par exemple une fonction ReLu. Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel l’au moins un réseau neuronal de graphes est un réseau d’attention de graphes (406). Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon la revendication 9 dans lequel le réseau d’attention de graphes (406) comporte un réseau neuronal de graphes et une couche d’attention entrainée au moyen d’un modèle d’attention configuré pour apprendre des valeurs d’attention pour chaque arête du graphe et calculer une caractéristique pour chaque nœud à l’aide d’une pondération des caractéristiques des nœuds voisins en fonction des valeurs d’attention. Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans lequel plusieurs réseaux neuronaux de graphe (405,406) sont exécutés en parallèle et la méthode comporte une étape de concaténation (407) des seconds vecteurs de caractéristiques générés par chaque réseau neuronal de graphe pour fournir un vecteur concaténé au réseau de neurones artificiel classifieur (408). Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le réseau de neurones artificiel classifieur (408) est un perceptron multi-couches. Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le premier vecteur de caractéristiques mesurées contient des informations caractéristiques des flux parmi : les adresses sources et destination, les protocoles utilisés, des statistiques relatives aux paquets transmis via ce flux. Méthode de détection de flux malveillants dans un réseau informatique selon l’une quelconque des revendications précédentes dans laquelle le moteur d’intelligence artificielle (403) est entrainé de manière supervisée ou non supervisée. Système de détection de flux malveillants dans un réseau de télécommunications comprenant au moins une sonde apte à acquérir un flux réseau ou un ensemble de trames réseau transitant dans ledit réseau et au moins un dispositif de détection de flux malveillants (NIDS) configuré pour mettre en œuvre les étapes de la méthode de détection flux malveillants selon l’une des revendications précédentes, à partir du flux réseau ou de l’ensemble de trames réseau.