Étant donné un ensemble de nœuds d'un graphe, nous proposons une méthode par apprentissage d'une mesure de proximité afin de compléter, si possible, cet ensemble de nœuds en une communauté. Si cette complétion est possible, la décroissance des proximités a alors une forme plateau/décroissance permettant une détection précise et rapide de la communauté, dite {\em multi-ego-centrée}. Nos résultats sont validés sur un grand ensemble de pages Wikipédia et sur des benchmarks. L'apprentissage et la détection de plateau/décroissance sont les deux contributions majeures de l'article.