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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
Decoder Denoising Pretraining for Semantic SegmentationCode1
Deep Direct Discriminative Decoders for High-dimensional Time-series Data AnalysisCode0
Data-aided Active User Detection with a User Activity Extraction Network for Grant-free SCMA Systems0
Deep Feature Fusion via Graph Convolutional Network for Intracranial Artery Labeling0
AutoJoin: Efficient Adversarial Training against Gradient-Free Perturbations for Robust Maneuvering via Denoising Autoencoder and Joint LearningCode0
Interpreting Neural Min-Sum DecodersCode0
A comprehensive survey on semantic facial attribute editing using generative adversarial networks0
An Empirical Investigation of Commonsense Self-Supervision with Knowledge Graphs0
Improvements to Self-Supervised Representation Learning for Masked Image Modeling0
Robot Person Following in Uniform Crowd Environment0
Deterministic training of generative autoencoders using invertible layersCode1
Light In The Black: An Evaluation of Data Augmentation Techniques for COVID-19 CT's Semantic SegmentationCode0
3DConvCaps: 3DUnet with Convolutional Capsule Encoder for Medical Image SegmentationCode1
Transformers as Neural Augmentors: Class Conditional Sentence Generation via Variational BayesCode0
Integrally Migrating Pre-trained Transformer Encoder-decoders for Visual Object DetectionCode1
Cross-Enhancement Transformer for Action SegmentationCode0
U-Former: Improving Monaural Speech Enhancement with Multi-head Self and Cross AttentionCode1
Computing the ensemble spread from deterministic weather predictions using conditional generative adversarial networksCode0
Evaluation of Transfer Learning for Polish with a Text-to-Text Model0
Entailment Tree Explanations via Iterative Retrieval-Generation ReasonerCode1
Modeling Multi-hop Question Answering as Single Sequence Prediction0
Learning Monocular Depth Estimation via Selective Distillation of Stereo Knowledge0
The Power of Fragmentation: A Hierarchical Transformer Model for Structural Segmentation in Symbolic Music Generation0
Learning to Learn Quantum Turbo Detection0
MulT: An End-to-End Multitask Learning TransformerCode1
ColonFormer: An Efficient Transformer based Method for Colon Polyp SegmentationCode1
KGNN: Distributed Framework for Graph Neural Knowledge Representation0
SCAF: Skip-Connections in Auto-encoder for Face alignment with few annotated data0
DECONET: an Unfolding Network for Analysis-based Compressed Sensing with Generalization Error Bounds0
MIND: Maximum Mutual Information Based Neural DecoderCode0
Pretraining Approaches for Spoken Language Recognition: TalTech Submission to the OLR 2021 Challenge0
Transformer Scale Gate for Semantic Segmentation0
FRIH: Fine-grained Region-aware Image Harmonization0
VQFR: Blind Face Restoration with Vector-Quantized Dictionary and Parallel DecoderCode2
Analysis of Neural Image Compression Networks for Machine-to-Machine Communication0
ViT5: Pretrained Text-to-Text Transformer for Vietnamese Language GenerationCode1
Vision Transformer: Vit and its Derivatives0
Exploiting Inductive Bias in Transformers for Unsupervised Disentanglement of Syntax and Semantics with VAEsCode1
AdaVAE: Exploring Adaptive GPT-2s in Variational Auto-Encoders for Language ModelingCode1
Arbitrary Shape Text Detection via Boundary TransformerCode2
Recurrent Encoder-Decoder Networks for Vessel Trajectory Prediction with Uncertainty Estimation0
AutoLC: Search Lightweight and Top-Performing Architecture for Remote Sensing Image Land-Cover ClassificationCode0
A Unified f-divergence Framework Generalizing VAE and GAN0
Multifidelity data fusion in convolutional encoder/decoder networks0
Symphony Generation with Permutation Invariant Language ModelCode2
Secure and Private Source Coding with Private Key and Decoder Side Information0
Transfer Learning Based Efficient Traffic Prediction with Limited Training Data0
SoftPool++: An Encoder-Decoder Network for Point Cloud Completion0
DxFormer: A Decoupled Automatic Diagnostic System Based on Decoder-Encoder Transformer with Dense Symptom RepresentationsCode1
Block Modulating Video Compression: An Ultra Low Complexity Image Compression Encoder for Resource Limited Platforms0
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