En logique du premier ordre, le test de couverture correspond à un problème de satisfaction de contraintes. Or, dans le domaine de la satisfaction de contraintes, les problèmes les plus difficiles à résoudre en moyenne se concentrent dans une étroite région, appelée transition de phase, qui marque la transition entre les problèmes presque surement satisfiables, et les problèmes presque surement insatisfiables. Pour étudier la complexité et la faisabilité de la Programmation Logique Inductive (PLI), nous avons généré quelques centaines de problèmes d’apprentissage, situés dans et hors de la transition de phase; ces problèmes ont été soumis à FOIL, SMART+ et G-Net. Ces expérimentations systématiques établissent deux résultats. Tout d’abord, la transition de phase constitue un attracteur pour l’apprentissage, dans le sens où toutes les hypothèses produites appartiennent à cette région. En second lieu, une "zone aveugle de l’apprentissage" apparaît: pour tout problème situé dans cette zone, les systèmes de PLI considérés échouent tous à apprendre quelque hypothèse pertinente que ce soit. Ces résultats sont interprétés, et la discussion conduit à remettre en cause les biais usuels de la PLI.