La classification recouvrante correspond à un domaine d'étude très actif ces dernières années et dont l'objectif est d'organiser un ensemble de données en groupes d'individus similaires avec la particularité d'autoriser des chevauchements entre les groupes. Parmi les approches étudiées nous nous intéressons aux extensions recouvrantes des modèles de type moindres carrés et constatons les difficultés théoriques et pratiques liées à leur adaptation aux noyaux. Nous formulons alors une nouvelle définition ensembliste pour caractériser un recouvrement de plusieurs classes, nous montrons que cette modélisation permet le recours aux noyaux et nous proposons une solution algorithmique efficace pour répondre au problème de la classification recouvrante à noyaux.