Freeman (2004) définit l’analyse des réseaux sociaux comme une méthodologie d’étudedes relations entre acteurs sociaux. Elle permet de modéliser et de visualiser ces réseaux d’ac-teurs à l’aide de graphes où on peut souvent trouver des regroupements d’acteurs suivant unecertaine affinité (Moreno, 1953) et des acteurs isolés. Par contre, l’interprétation de ce socio-gramme d’affinités et/ou de rejets est parfois difficile (Lancichinetti et al., 2010; Dao et al.,2017). Il est donc courant de déterminer des métriques qui permettent de caractériser les affini-tés ou les rejets pouvant être observés ou encore l’importance de chaque acteur dans le réseau,et trouver une technique de visualisation qui permet de mettre en exergue ces métriques.Pour cela, de nombreuses techniques de visualisation de graphes 2D sont utiles pour visua-liser les affinités dans les réseaux ou pour visualiser l’importance ou le rôle que joue chaqueacteur dans le réseau. Par contre, face à des données volumineuses et complexes, ces tech-niques sont généralement dans l’incapacité de fournir une visualisation appropriée, par manqued’espace d’affichage par exemple. Par conséquent, l’analyse devient compliquée. Il est doncnécessaire d’augmenter l’espace d’affichage de données, et pour cela il est possible d’adaptercertaines techniques 2D à la 3D (Brisson et al., 2018; Cliquet et al., 2017), ce qui reste encoreun vaste domaine à explorer (Spritzer et Freitas, 2008).Dans cet article, nous illustrons nos contributions du passage à la 3D d’une technique 2Dqui permet de mettre en évidence l’importance des nœuds dans le graphe par leur centralité.