L'identification des noeuds influents dans les grands graphes de terrain est cruciale dans de nombreuses applications. Les mesures de hiérarchie et de centralité sont les deux approches principales pour quantifier la notion d'influence d'un noeud. Bien que de nombreux travaux concernent les relations entre les différentes mesures de centralité, aucune étude n'a été menée à ce jour pour caractériser les relations entre les mesures de hiérarchie et de centralité. Dans cet article, une évaluation comparative est réalisée en utilisant un ensemble de réseaux du monde réel provenant de divers domaines. Les résultats indiquent que les mesures de hiérarchie et de centralité sont plus ou moins complémentaires selon les propriétés topologiques des réseaux. Plus précisément, la redondance des informations entre les deux types de mesures est fortement liée à la densité et à la transitivité des réseaux. De plus, les mesures de hiérarchie basées sur la notion d'imbrication de sous-réseaux sont les plus orthogonales aux mesures de centralité étudiées.