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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud

Instructions et exigences de configuration de l'atelier
Protégez votre compte et votre progression. Utilisez toujours une fenêtre de navigation privée et les identifiants de l'atelier pour exécuter cet atelier.

Analyser des images avec l'API Cloud Vision : atelier challenge

Atelier 10 minutes universal_currency_alt 1 crédit show_chart Débutant
info Cet atelier peut intégrer des outils d'IA pour vous accompagner dans votre apprentissage.
Ce contenu n'est pas encore optimisé pour les appareils mobiles.
Pour une expérience optimale, veuillez accéder à notre site sur un ordinateur de bureau en utilisant un lien envoyé par e-mail.

ARC122

Logo des ateliers d'auto-formation Google Cloud

Présentation

Dans un atelier challenge, vous devez suivre un scénario et effectuer une série de tâches. Aucune instruction détaillée n'est fournie : vous devez utiliser les compétences acquises au cours des ateliers du cours correspondant pour déterminer comment procéder par vous-même. Vous saurez si vous avez exécuté correctement les différentes tâches grâce au score calculé automatiquement (affiché sur cette page).

Lorsque vous participez à un atelier challenge, vous n'étudiez pas de nouveaux concepts Google Cloud. Vous allez approfondir les compétences précédemment acquises. Par exemple, vous devrez modifier les valeurs par défaut ou encore examiner des messages d'erreur pour corriger vous-même les problèmes.

Pour atteindre le score de 100 %, vous devez mener à bien l'ensemble des tâches dans le délai imparti.

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique vous permet de suivre les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

  • Vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome).
Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito (recommandé) ou de navigation privée pour effectuer cet atelier. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le compte temporaire de participant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.
  • Vous disposez d'un temps limité. N'oubliez pas qu'une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.
Remarque : Utilisez uniquement le compte de participant pour cet atelier. Si vous utilisez un autre compte Google Cloud, des frais peuvent être facturés à ce compte.

Scénario du challenge

Vous venez d'être embauché en tant qu'ingénieur en machine learning junior. Jusqu'à présent, vous avez aidé des équipes à entraîner des modèles et vous avez appris à utiliser des API de machine learning sur Google Cloud.

Vous êtes censé disposer des compétences et des connaissances requises pour ces tâches.

Votre challenge

Utilisez l'API Vision pour détecter du texte et des points de repère mondiaux dans une image donnée.

Voici quelques normes que vous devez respecter :

  • Vérifiez que toutes les API nécessaires (par exemple, Cloud Vision, Cloud Translation et Cloud Natural Language) sont activées.
  • Sauf instruction contraire, créez toutes les ressources dans la région .

Chaque tâche est décrite en détail ci-dessous.

Tâche 1 : Vérifier vos ressources

  1. Assurez-vous d'avoir créé une clé API et de l'avoir enregistrée dans la variable d'environnement API_KEY pour l'utiliser dans les scripts fournis.
  2. Un bucket nommé -bucket a été créé pour vous. Il contient une image que vous utiliserez dans cet atelier.
  3. Assurez-vous que l'objet du bucket est accessible au public.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer une clé API

Tâche 2 : Créer un fichier request.json

Créez un fichier request.json. Vous modifierez ce fichier en fonction de la tâche requise.

{ "requests": [ { "image": { "source": { "gcsImageUri": } }, "features": [ { "type": "maxResults": 10 } ] } ] }

Tâche 3 : Modifier le fichier JSON

  1. Modifiez votre fichier JSON :
  • Ajoutez votre bucket/image à gcsImageUri.
  • Ajoutez la méthode à type. Pour commencer, utilisez la méthode TEXT_DETECTION de l'API Vision.
  1. Appelez l'API Vision avec la commande curl, comme indiqué ci-dessous. Vous devez utiliser les méthodes de détection de texte et de points de repère, en remplaçant YOUR_JSON par le nom du fichier que vous avez créé précédemment :
curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY}

La réponse de la commande curl est enregistrée dans le fichier text-response.json.

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY} -o text-response.json

Importer le résultat dans Cloud Storage

Exécutez la commande suivante pour importer la réponse de la commande curl dans Cloud Storage afin de valider le suivi des activités :

gsutil cp text-response.json gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Analyser l'image avec l'API Cloud Vision

  1. Modifiez le fichier JSON pour utiliser la méthode LANDMARK_DETECTION.

  2. Appelez à nouveau l'API Vision avec la commande curl.

La réponse de la commande curl est enregistrée dans le fichier landmark-response.json.

curl -s -X POST -H "Content-Type: application/json" --data-binary @YOUR_JSON https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate?key=${API_KEY} -o landmark-response.json

Importer le résultat dans Cloud Storage

Exécutez la commande suivante pour importer la réponse de la commande curl dans Cloud Storage afin de valider le suivi des activités :

gsutil cp landmark-response.json gs://{{{project_0.startup_script.gcs_bucket_name|bucket_name_filled_after_lab_start}}}

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Analyser l'image avec l'API Cloud Vision

Citation : Manif des Sans-Papiers (9 février 2017) par Charles Hutchins sur Wikimedia Commons, la médiathèque libre de droits. Image tirée de https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Manif_des_Sans-Papiers.jpg. Ce fichier est sous licence Creative Commons Attribution 2.0 Generic.

Félicitations !

Vous avez appris à utiliser l'API Vision pour détecter du texte et des points de repère mondiaux à partir d'une image donnée.

Badge Analyser des images avec l'API Cloud Vision

Gagnez un badge de compétence

Cet atelier d'auto-formation fait partie du cours qui permet d'obtenir le badge de compétence Analyser des images avec l'API Cloud Vision. Si vous terminez ce cours, vous obtiendrez le badge de compétence ci-dessus attestant de votre réussite. Ajoutez votre badge à votre CV et partagez-le sur les réseaux sociaux en utilisant le hashtag #GoogleCloudBadge.

Formations et certifications Google Cloud

Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.

Dernière mise à jour du manuel : 5 janvier 2026

Dernier test de l'atelier : 11 novembre 2024

Copyright 2026 Google LLC. Tous droits réservés. Google et le logo Google sont des marques de Google LLC. Tous les autres noms d'entreprises et de produits peuvent être des marques des entreprises auxquelles ils sont associés.

Avant de commencer

  1. Les ateliers créent un projet Google Cloud et des ressources pour une durée déterminée.
  2. Les ateliers doivent être effectués dans le délai imparti et ne peuvent pas être mis en pause. Si vous quittez l'atelier, vous devrez le recommencer depuis le début.
  3. En haut à gauche de l'écran, cliquez sur Démarrer l'atelier pour commencer.

Utilisez la navigation privée

  1. Copiez le nom d'utilisateur et le mot de passe fournis pour l'atelier
  2. Cliquez sur Ouvrir la console en navigation privée

Connectez-vous à la console

  1. Connectez-vous à l'aide des identifiants qui vous ont été attribués pour l'atelier. L'utilisation d'autres identifiants peut entraîner des erreurs ou des frais.
  2. Acceptez les conditions d'utilisation et ignorez la page concernant les ressources de récupération des données.
  3. Ne cliquez pas sur Terminer l'atelier, à moins que vous n'ayez terminé l'atelier ou que vous ne vouliez le recommencer, car cela effacera votre travail et supprimera le projet.

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Parfait !

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Un atelier à la fois

Confirmez pour mettre fin à tous les ateliers existants et démarrer celui-ci

Utilisez la navigation privée pour effectuer l'atelier

Le meilleur moyen d'exécuter cet atelier consiste à utiliser une fenêtre de navigation privée. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le compte temporaire de participant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.