De nombreux systèmes complexes sont étudiés via l'analyse de réseaux dits complexes ayant des propriétés topologiques typiques. Parmi cellesci, les structures de communautés sont particulièrement étudiées. De nombreuses méthodes permettent de les détecter, y compris dans des réseaux contenant des attributs nodaux, des liens orientés ou évoluant dans le temps. La détection prend la forme d'une partition de l'ensemble des noeuds, qu'il faut ensuite caractériser relativement au système modélisé. Nous travaillons sur l'assistance à cette tâche de caractérisation. Nous proposons une représentation des réseaux sous la forme de séquences de descripteurs de noeuds, qui combinent les informations temporelles, les mesures topologiques, et les valeurs des attributs nodaux. Les communautés sont caractérisées au moyen des motifs séquentiels émergents les plus représentatifs issus de leurs noeuds. Ceci permet notamment la détection de comportements inhabituels au sein d'une communauté. Nous décrivons une étude empirique sur un réseau de collaboration scientifique.