Nous nous int´eressons `a la probl´ematique de la mise en relation entre deux ensembles de variables en grande dimension : Y (`a expliquer) et X (explicatif) `a valeurs respectivement dans les espaces s´eparables, X et Y `a partir n observations de Z = (X, Y ). G´en´eralement, l’exploitation de ce type de donn´ees est fragmentaire. L’approche que nous proposons permet de visualiser directement l’influence des sous-ensembles X sur ceux de Y dans un contexte de r´egression PLS (Partial Least Squares). Plusieurs applications seront abord´ees au cours de cet expos´e. Nous illustrerons notre approche notamment dans des situations o`u X et Y sont de grandes dimensions (voire fonctionnelles) et montrerons comment elle permet de r´epondre `a des questions telles que : quel(s) groupe(s) de micro-ARN influence(nt) quel(s) groupe(s) d’ARN messagers.