Nous présentons une nouvelle méthode d'analyse exploratoire de grands flots de liens que nous appliquons à la détection d'événements significatifs dans plus de 2 millions d'interactions (pendant 4 mois) entre utilisateurs du réseau social en ligne Github. Nous combinons une méthode statistique de détection automatique d'événements dans une série temporelle, Outskewer, avec un système de visualisation de graphes. Outskewer identifie des instants de l'évolution du graphe d'interactions méritant d'être étudiés, et un analyste peut valider et interpréter ces événements par la visualisation de motifs anormaux dans les sous-graphes correspondants. Nous montrons par de multiples exemples que cette approche 1) permet de détecter des événements pertinents et de rejeter ceux qui ne le sont pas, 2) est adaptée à une démarche exploratoire car elle ne nécessite pas de connaissance a priori sur les données.