L'extraction d'information de grands graphes repose le plus souvent sur leur représentation dans des espaces de dimension réduite et on utilise généralement des méthodes factorielles appliquées à des mesures de dissimilarités calculées à partir des matrices associée du graphe ou l'analyse spectrale de leur Laplacien discret. Efficaces pour dégager les structures globales, ces représentations sont parfois peu exploitables dès lors que l'on s'intéresse à une perspective du graphe à partir de certains sommets privilégiés. Or l'information recherchée a souvent un caractère "local". Pour représenter le graphe du point de vue d'un ou plusieurs sommets sélectionnés, nous proposons une méthode d'Analyse en Composantes Principales "Granulaire" consistant à appliquer une A.C.P. "filtrée" à un tableau de proximités. La visualisation d'un graphe de dictionnaire dont la mesure de proximité est obtenue à partir d'un algorithme original illustre notre propos.