Il existe différents types d’architectures de GNN, voici une description des architectures les plus connues : 1. Les MPGNN (Message Passing Graph Neural Networks). Les MPGNN utilisent le message passing pour mettre à jour chacun des nœuds en utilisant l’information contenu dans chacun des nœuds voisins. 2. Les GCNN (Graph Convolutional Neural Networks) aussi appelés réseaux de neurones à convolution de graphe. Ces réseaux appliquent une couche de convolution sur les embeddings des nœuds et des arêtes. 3. Les GAT (Graph Attention Neural Networks) aussi appelés les réseaux de neurones d’attention graphique. Ce type d’architecture pondère l’importance des nœuds voisins lors de l'étape de la propagation de l’information (message passing). En effet, un score d’attention est calculé pour chaque paire de nœuds et sera utilisé pour pondérer chacun des nœuds.