Dans de nombreux domaines, les graphes sont l’un des moyens les plus intuitifs de représenter les données, et de nombreuses tâches importantes peuvent être traduites en requêtes de graphes et en problèmes combinatoires sur les graphes. Dans la plupart des scénarios du monde réel, les données ou les modèles de graphes comportent une certaine incertitude. Dans ce manuscrit, nous abordons deux aspects des défis qui se présentent lorsque les données ou les modèles de graphes sont incertains. Tout d’abord, nous discutons de la façon dont les requêtes sur le graphe changent lorsque les bords deviennent incertains ; pour cela, nous introduisons le concept de décompositions d’arbres pour le traitement des ces requêtes. De plus, nous faisons le lien entre l’efficacité des requêtes et le concept de largeur d’arbre. Dans la deuxième partie du manuscrit, nous discutons de la manière de résoudre un problème de graphe bien connu - la maximisation de l’influence sociale - dans le cas où l’on sait peu de choses sur le graphe sous-jacent sur lequel l’influence est exercée. Nous discutons de la manière dont des approches telles que les bandits manchots peuvent être appliquées.