Partant des travaux de Taleb et Jutten sur la séparation aveugle de mélanges post non linéaires de sources, nous développons de nouvelles méthodes utilisant les dérivées des transformations non linéaires et une paramétrisation de celles-ci par des fonctions constantes par morceaux. On exprime tout d'abord le gradient relatif du critère de l'information mutuelle en fonction de ces dérivées. Puis par la méthode de descente opposée au gradient, on met en place un algorithme de séparation. Le rôle important des fonctions scores nous amène ensuite à envisager une estimation de celles-ci basée sur une discrétisation de l'entropie. Plusieurs algorithmes ont été implémentés. Quelques résultats de simulation sont présentés.