Les noyaux de graphe ont attiré beaucoup d'attention au cours de la dernière décennie et se sont développés en une branche rapidement évolutive de l'apprentissage sur des données structurées. Au cours des 20 dernières années, l'activité de recherche considérable dans ce domaine a abouti au développement de dizaines de noyaux de graphe, chacun se concentrant sur des propriétés structurelles spécifiques des graphes. Les noyaux de graphe ont fait leurs preuves dans un large éventail de domaines, allant des réseaux sociaux à la bioinformatique. L'objectif de cette revue est de fournir une vue unifiée de la littérature sur les noyaux de graphe. En particulier, nous présentons un aperçu complet d'une large gamme de noyaux de graphe. De plus, nous effectuons une évaluation expérimentale de plusieurs de ces noyaux sur des jeux de données publiquement disponibles, et fournissons une étude comparative. Enfin, nous discutons des applications clés des noyaux de graphe et soulignons certains défis qui restent à être relevés.