Ce travail aborde le problème de l'inférence sur les nœuds d'un très grand graphe, représentant un réseau de distribution d'eau potable, à partir d'une observation partielle de quelques données, possiblement chronologiques, sur un faible nombre de nœuds. Nous utilisons une approche de prédiction par noyau reposant sur un estimateur pénalisé de type ridge qui soulève des problèmes d'analyse spectrale d'une très grande matrice creuse.The aim of this paper is to present the methodology of statistical inference and prediction for processes defined on network graphs when those processes are only observed on a small number of nodes. The kernel regression approach presented here already raise the question of eigenvectors computation of a very large adjacency matrix
