Cet article porte sur le problème d'adaptation de domaines par transport optimal entre deux graphes. La tâche visée est le transfert de connaissance d'un graphe sourceétiqueté pour aider la classification de noeuds d'un graphe cible nonétiqueté. On s'intéresseà des scénarios où se combinent une structure de graphe et des attributs associésà chaque noeud. L'approche proposée viseà optimiser un mapping entre les deux graphes sous contraintes (i) de préservation des structures transportées et (ii) d'homogénéité desétiquettes transférées sur un même noeud. Abstract-This paper addresses the problem of domain adaptation between two graphs by optimal transport. We aim at benefiting from the knowledge of a labeled source graph to improve the classification of nodes in an unlabeled target graph. We focus on the setting where a set of features is associated to each node of the graphs. The method presented in this paper optimizes a transportation plan from the source to the target that (i) preserves the structures transported between the graphs and (ii) prevents the mapping from transporting two source nodes with different labels to the same destination.