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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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Error-Corrected Margin-Based Deep Cross-Modal Hashing for Facial Image Retrieval0
ERNIE-UniX2: A Unified Cross-lingual Cross-modal Framework for Understanding and Generation0
cMIM: A Contrastive Mutual Information Framework for Unified Generative and Discriminative Representation Learning0
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CLUZH at SIGMORPHON 2021 Shared Task on Multilingual Grapheme-to-Phoneme Conversion: Variations on a Baseline0
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3DOF Pedestrian Trajectory Prediction Learned from Long-Term Autonomous Mobile Robot Deployment Data0
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EPG-MGCN: Ego-Planning Guided Multi-Graph Convolutional Network for Heterogeneous Agent Trajectory Prediction0
Clustering-based Unsupervised Generative Relation Extraction0
Entropy optimized semi-supervised decomposed vector-quantized variational autoencoder model based on transfer learning for multiclass text classification and generation0
Clusterformer: Cluster-based Transformer for 3D Object Detection in Point Clouds0
ENTP: Encoder-only Next Token Prediction0
EntitySAM: Segment Everything in Video0
Entity Disambiguation via Fusion Entity Decoding0
Cluster-Based Cooperative Digital Over-the-Air Aggregation for Wireless Federated Edge Learning0
CLUF: a Neural Model for Second Language Acquisition Modeling0
Ensure the Correctness of the Summary: Incorporate Entailment Knowledge into Abstractive Sentence Summarization0
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Ensemble Sequence Level Training for Multimodal MT: OSU-Baidu WMT18 Multimodal Machine Translation System Report0
ClothFit: Cloth-Human-Attribute Guided Virtual Try-On Network Using 3D Simulated Dataset0
Ensembled ResUnet for Anatomical Brain Barriers Segmentation0
A Reconstruction-Computation-Quantization (RCQ) Approach to Node Operations in LDPC Decoding0
A Fast, Compact, Accurate Model for Language Identification of Codemixed Text0
A Comprehensive Study of Decoder-Only LLMs for Text-to-Image Generation0
Enriching Phrase Tables for Statistical Machine Translation Using Mixed Embeddings0
Enriching Phrases with Coupled Pixel and Object Contexts for Panoptic Narrative Grounding0
There and Back Again: Unraveling the Variational Auto-Encoder0
A Reconfigurable Mixed-signal Implementation of a Neuromorphic ADC0
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A Family of Pretrained Transformer Language Models for Russian0
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Enhancing the prediction of disease outcomes using electronic health records and pretrained deep learning models0
Enhancing the Nonlinear Mutual Dependencies in Transformers with Mutual Information0
CLIPUNetr: Assisting Human-robot Interface for Uncalibrated Visual Servoing Control with CLIP-driven Referring Expression Segmentation0
Enhancing Stress-Strain Predictions with Seq2Seq and Cross-Attention based on Small Punch Test0
Enhancing Spatiotemporal Prediction Model using Modular Design and Beyond0
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