Le Modèle à Blocs Stochastiques (SBM) permet d'offrir des méthodes de classification non supervisée des noeuds d'un graphe. Dans ce papier, nous proposons une extension de ce modèle pour des graphes dynamiques à temps discret permettant de modéliser une plus grande variété de graphes. Le modèle proposé génère des graphes possédant une structure en classes dynamiques ainsi que des paramètres de correction des degrés dépendant du temps qui permettent de modéliser des graphes dont les noeuds ont des degrés variables ou dont le nombre d'arêtes total varie de façon importante dans le temps. Pour l'inférence, nous proposons un algorithme basé sur une variante variationnelle de l'algorithme EM et un lissage temporel des paramètres, afin de limiter le problème de label-switching local. L'application de l'algorithme sur des données réelles a fourni des résultats qui illustrent l'intérêt de notre approche.