Cet article concerne le cas sous-déterminé du problème de séparation de sources convolutive, c-à-d la situation où le nombre de signaux observés mélangés de manière convolutive est plus faible que le nombre de sources. Nous proposons un critère et un algorithme associé qui, à la différence des méthodes classiques, permettent de réaliser la séparation d'un sous-ensemble de ces sources en exploitant leurs propriétés de non stationnarité supposées. Cette approche utilise les statistiques d'ordre 2 des signaux et adapte les filtres d'un système de séparation direct de facon à annuler "l'intercorrélation différentielle" de signaux déterminés par ce système. Cette nouvelle méthode est liée au concept général de séparation de sources différentielle que nous avons proposé. Les performances de sa version globale sont illustrées à l'aide de tests numériques.