Nous proposons dans cet article une méthode de séparation aveugle de mélanges instantanés de sources autorégressives gaussiennes. Le problème est formalisé à l'aide d'une représentation dans l'espace d'état, l'état contenant les sources et autant de versions retardées que l'ordre des modèles AR. La matrice de mélange et les paramètres AR sont estimés par maximum de vraisemblance, puis les sources sont reconstruites à l'aide d'un observateur de Kalman. Ce dernier permet en particulier de reconstruire les sources dans le cas sous-déterminé (plus de sources que d'observations).