On s?intéresse ici à la conception d?un nouveau critère d?optimisation pour l?estimation des mélanges de lois. Une évolution du critère « K-Produit » initialement proposé dans [5] est présentée. Dans le cas monodimensionnel on démontre que le critère ne possède aucun minimiseur local non-global. Ce résultat est également observé en dimension supérieur. La pertinence du minimiseur unique pour l?estimation des mélanges de lois est étudiée dans le cas simplifié d?un mélange de lois uniformes séparées, pour lequel les écarts asymptotiques respectifs entre les trois éléments du minimiseur (unique) du critère et les trois espérances des composantes sont inférieurs à la moitié de l?écart-type des composantes. La pertinence du minimiseur est également observée par simulation dans des cas multidimensionnels.