Nous proposons dans ce travail une nouvelle approche de détection d'anomalies dans un flux de graphes hétérogènes orientés et étiquetés. Notre approche utilise une nouvelle représentation des graphes par des vecteurs. Cette représentation est flexible et permet de mettre à jour les vecteurs de graphes de manière incrémentale à fur et à mesure de l'arrivée de nouvelles arêtes. Elle est applicable à n'importe quel type de graphes et optimise l'espace mémoire utilisé. De plus, elle permet la détection d'anomalies en temps réel.