Ce papier traite du problème du désentrelacement d'une séquence de signaux reçus de différents émetteurs à différents pas de temps. Il est supposé que cette séquence d'impulsions peut être modélisée par une collection de processus sur des sous-alphabets finis disjoints, qui ont été aléatoirement entrelacés par un processus d'alternance. Une méthode connue pour résoudre ce problème est de maximiser la vraisemblance du modèle, ce qui implique un problème de partitionnement de tout l'alphabet. Ce travail présente un nouvel algorithme mémétique utilisant un crossover basé sur la vraisemblance afin d'explorer efficacement l'espace des partitions possibles. L'algorithme est d'abord évalué sur données synthétiques générées par des processus de Markov, puis ses performances sont évaluées sur des données de guerre électronique.