Nous mettons au point un nouvel estimateur de densité original sur un nuage de points X ⊂ R^d. Pour cela, nous construisons des graphes géométriques G(X , r) sur le nuage. Ces graphes dépendent d'un rayon r. En faisant varier le rayon, nous observons l'émergence de grandes composantes autour de certains rayons critiques -- c'est le phénomène de percolation continue (continuum percolation). La percolation nous permet d'avoir à la fois une vision locale des données (grâce à des contraintes locales sur le rayon r) et une vision globale (l'émergence de macro-structures). Muni de cet outil, nous nous attaquons alors au problème de l'identification des filaments de galaxies. L'estimateur de densité nous fournit un graphe pertinent sur les galaxies. Puis, avec un algorithme reprenant les idées de la moyenne de Fréchet, nous en extrayons un sous-graphe représentant les filaments de galaxies.