Le « Stochastic Block Model » est souvent utilisé pour modéliser un grand réseau social divisé en plusieurs groupes d’individus aux comportements similaires. La tâche de classification consiste à identifier les groupes de chacun en observant uniquement les arêtes du graphe. Je présenterai une méthode où un champ gaussien indexé par le graphe évolue par itérations, et permet d’effectuer cette tâche avec une bonne précision. Cet algorithme peut être potentiellement utilisé pour de très grands graphes car il nécessite la multiplication d’une matrice parcimonieuse avec le vecteur gaussien un petit nombre de fois. C’est un travail en cours avec Pierre Latouche et Sarah Ouadah, on présentera quelques résultats espérés sur la convergence quand le nombre d’individus tend vers l’infini.