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HLMFootFR, aussi appelé HLM Football FR, un média digital centré sur le football, fondé avec la volonté de mettre en lumière les talents issus des quartiers populaires et de créer un espace d’expression représentatif de la culture urbaine et du sport populaire. Ce projet, à mi-chemin entre journalisme, culture et technologie, utilise des outils numériques de pointe, notamment l’intelligence artificielle, pour optimiser sa production de contenu, sa capacité d’analyse et sa diffusion.

Concrètement, HLMFootFR ne se contente pas de relayer l’actualité footballistique. Il s’appuie sur des modèles de traitement automatique du langage (NLP) pour rédiger ou enrichir des descriptions, des résumés de matchs, ou encore des formats courts destinés aux réseaux sociaux. Cette utilisation permet de produire rapidement des textes cohérents, adaptés à différents publics et plateformes comme TikTok, Instagram ou un blog spécialisé.

L’intelligence artificielle est aussi utilisée pour la veille et l’analyse des performances des joueurs. Grâce à des outils de scraping et d’agrégation de données, HLMFootFR collecte des informations issues de bases publiques (telles que Transfermarkt ou des APIs sportives), et les transforme en indicateurs visuels, profils de joueurs, ou tendances exploitables. Des scripts automatisés permettent d’identifier les évolutions, comme les transferts ou les blessures, en temps réel, ce qui constitue une valeur ajoutée dans un contexte où l’information est très rapide et concurrentielle.

En interne, des systèmes simples de machine learning sont en place pour aider à la personnalisation du contenu. En fonction de l’engagement du public, des heures de publication ou des types de contenu les plus performants, HLMFootFR adapte sa stratégie de publication de manière semi-automatisée. Cela permet au média d’avoir une diffusion plus ciblée et plus efficace de ses messages.

HLMFoot FR utilise également l’IA dans le domaine audiovisuel. Des outils comme Whisper sont utilisés pour la transcription automatique des interviews, facilitant ainsi la mise en ligne de vidéos sous-titrées, accessibles à tous. L’équipe expérimente également des outils de montage intelligent, de synthèse vocale et de traduction automatisée, dans le but d’élargir son public à d’autres langues et régions.

Le projet s’appuie sur un stack technique léger mais évolutif, avec une forte composante Python (scraping, NLP, automatisation), JavaScript pour l’intégration web, et des outils comme HuggingFace Transformers, OpenAI GPT ou spaCy pour le traitement du langage. Des plateformes comme Firebase, Streamlit et diverses APIs sociales (TikTok, Instagram) sont intégrées pour piloter l’ensemble.

Enfin, HLMFootFR souhaite partager prochainement certains de ses outils en open-source, à travers des dépôts publics. Il s’agira notamment d’un générateur de résumés automatisés de matchs, d’un pipeline de veille footballistique, ou encore d’un système de profilage joueur à partir de données disponibles librement. Ces projets ont pour but de démontrer comment l’intelligence artificielle peut s’intégrer dans des initiatives culturelles et communautaires, en dehors du cadre académique classique.

HLMFootFR est donc un exemple concret de convergence entre passion, média et technologie. Il montre comment, avec des ressources limitées mais des outils bien utilisés, il est possible de créer une structure médiatique alternative, réactive, et profondément ancrée dans les réalités sociales et culturelles du sport. HLMFootFR est un média digital indépendant dédié au football, fondé par Helmut Patahini en 2022, qui met en lumière les joueurs issus des quartiers populaires et de la culture urbaine. Né entre la France et la Belgique, le projet s’appuie sur les réseaux sociaux (TikTok, Instagram, YouTube …) pour diffuser une parole différente, libre et engagée. HLMFootFR se distingue par l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la création de contenu, l’analyse de données et l’automatisation des tâches, afin de proposer une expérience moderne, rapide et accessible. Le média vise à représenter ceux qu’on entend peu, tout en connectant le monde du foot à la technologie d’aujourd’hui.

Papers

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TitleStatusHype
Rethinking Decoder Design: Improving Biomarker Segmentation Using Depth-to-Space Restoration and Residual Linear AttentionCode1
LEGATO: Large-scale End-to-end Generalizable Approach to Typeset OMRCode1
Riemannian generative decoderCode1
BioClinical ModernBERT: A State-of-the-Art Long-Context Encoder for Biomedical and Clinical NLPCode1
Unleashing the Potential of Consistency Learning for Detecting and Grounding Multi-Modal Media ManipulationCode1
Sentinel: Attention Probing of Proxy Models for LLM Context Compression with an Understanding PerspectiveCode1
Prot2Token: A Unified Framework for Protein Modeling via Next-Token PredictionCode1
How Do Images Align and Complement LiDAR? Towards a Harmonized Multi-modal 3D Panoptic SegmentationCode1
CENet: Context Enhancement Network for Medical Image SegmentationCode1
Dysfluent WFST: A Framework for Zero-Shot Speech Dysfluency Transcription and DetectionCode1
Efficient Motion Prompt Learning for Robust Visual TrackingCode1
Streamline Without Sacrifice -- Squeeze out Computation Redundancy in LMMCode1
EEG-to-Text Translation: A Model for Deciphering Human Brain ActivityCode1
An Introduction to Discrete Variational AutoencodersCode1
DiGIT: Multi-Dilated Gated Encoder and Central-Adjacent Region Integrated Decoder for Temporal Action Detection TransformerCode1
Griffin: Towards a Graph-Centric Relational Database Foundation ModelCode1
RADLADS: Rapid Attention Distillation to Linear Attention Decoders at ScaleCode1
Nesterov Method for Asynchronous Pipeline Parallel OptimizationCode1
Geometry-Informed Neural Operator TransformerCode1
U-Shape Mamba: State Space Model for faster diffusionCode1
Mask Image WatermarkingCode1
LauraTSE: Target Speaker Extraction using Auto-Regressive Decoder-Only Language ModelsCode1
Sculpting Subspaces: Constrained Full Fine-Tuning in LLMs for Continual LearningCode1
GOLLuM: Gaussian Process Optimized LLMs -- Reframing LLM Finetuning through Bayesian OptimizationCode1
HRMedSeg: Unlocking High-resolution Medical Image segmentation via Memory-efficient Attention ModelingCode1
A Physics-Informed Meta-Learning Framework for the Continuous Solution of Parametric PDEs on Arbitrary GeometriesCode1
SeizureTransformer: Scaling U-Net with Transformer for Simultaneous Time-Step Level Seizure Detection from Long EEG RecordingsCode1
Uncertainty-Instructed Structure Injection for Generalizable HD Map ConstructionCode1
Omni-AD: Learning to Reconstruct Global and Local Features for Multi-class Anomaly DetectionCode1
TC-GS: Tri-plane based compression for 3D Gaussian SplattingCode1
Context-Enhanced Memory-Refined Transformer for Online Action DetectionCode1
M3Net: Multimodal Multi-task Learning for 3D Detection, Segmentation, and Occupancy Prediction in Autonomous DrivingCode1
State Space Model Meets Transformer: A New Paradigm for 3D Object DetectionCode1
A Novel Decomposed Feature-Oriented Framework for Open-Set Semantic Segmentation on LiDAR DataCode1
MetricGrids: Arbitrary Nonlinear Approximation with Elementary Metric Grids based Implicit Neural RepresentationCode1
Trajectory Mamba: Efficient Attention-Mamba Forecasting Model Based on Selective SSMCode1
Context-aware Biases for Length ExtrapolationCode1
V2Flow: Unifying Visual Tokenization and Large Language Model Vocabularies for Autoregressive Image GenerationCode1
Beyond Decoder-only: Large Language Models Can be Good Encoders for Machine TranslationCode1
FastMap: Fast Queries Initialization Based Vectorized HD Map Reconstruction FrameworkCode1
Toward Lightweight and Fast Decoders for Diffusion Models in Image and Video GenerationCode1
Rethinking Video Tokenization: A Conditioned Diffusion-based ApproachCode1
Generating Novel Brain Morphology by Deforming Learned TemplatesCode1
Unveiling the Potential of Segment Anything Model 2 for RGB-Thermal Semantic Segmentation with Language GuidanceCode1
SE(3)-Equivariant Ternary Complex Prediction Towards Target Protein DegradationCode1
MambaFlow: A Novel and Flow-guided State Space Model for Scene Flow EstimationCode1
Scaling Sparse and Dense Retrieval in Decoder-Only LLMsCode1
CoT-ICL Lab: A Petri Dish for Studying Chain-of-Thought Learning from In-Context DemonstrationsCode1
EAGER-LLM: Enhancing Large Language Models as Recommenders through Exogenous Behavior-Semantic IntegrationCode1
Adaptive Convolution for CNN-based Speech Enhancement ModelsCode1
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