Le problème de séparation de sources, très classique en traitement du signal, correspond aussi à une réalité dans les systèmes biologiques . En effet, les capteurs biologiques sont sensibles à de multiples sources, le système nerveux central traite donc des signaux multi-capteurs dont chaque composante est un mélange inconnu de sources inconnues, supposées indépendantes . La solution neuromimétique, proposée dans cet article est fondée sur un réseau récursif d'opéreurs complètement interconnectés, et dont le poids des connexions évoluent selon une règle d'adaptation, qui opère un test d'indépendance des sorties du réseau . Par rapport aux règles utilisées en filtrage adaptatif, l'incrément d'adaptation fait intervenir nécessairement le produit de deux fonctions non linéaires. Plusieurs résultats expérimentaux dans le domaine du Traitement du Signal ou du Traitement d'Images illustrent les performances de l'algorithme . La généralisation à des mélanges plus complexes, ou dégénérés est également discutée et illustrée . Cet algorithme révèle aussi un nouveau concept d'Analyse en Composantes Indépendantes, plus fort que celui d'Analyse en Composantes Principales, applicable dans le cadre général de l'analyse de données ....