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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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A Joint Convolution Auto-encoder Network for Infrared and Visible Image Fusion0
Anomaly Detection via Reverse Distillation from One-Class EmbeddingCode2
Dual-Tasks Siamese Transformer Framework for Building Damage Assessment0
On the Effectiveness of Pinyin-Character Dual-Decoding for End-to-End Mandarin Chinese ASR0
Internal Language Model Estimation Through Explicit Context Vector Learning for Attention-based Encoder-decoder ASR0
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DocEnTr: An End-to-End Document Image Enhancement TransformerCode1
Distributed Image Transmission using Deep Joint Source-Channel Coding0
An adaptive closed-loop ECoG decoder for long-term and stable bimanual control of an exoskeleton by a tetraplegic0
Attentive Task Interaction Network for Multi-Task LearningCode0
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Deep Decoding of _-coded Light Field Images0
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Predicting Physics in Mesh-reduced Space with Temporal Attention0
Variational Autoencoder based Metamodeling for Multi-Objective Topology Optimization of Electrical Machines0
SegTransVAE: Hybrid CNN -- Transformer with Regularization for medical image segmentationCode1
Fine-Grained Trajectory-based Travel Time Estimation for Multi-city Scenarios Based on Deep Meta-LearningCode0
End-to-end Generative Pretraining for Multimodal Video Captioning0
Domain Generalization via Frequency-domain-based Feature Disentanglement and Interaction0
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Deep Capsule Encoder-Decoder Network for Surrogate Modeling and Uncertainty Quantification0
Global-Local Path Networks for Monocular Depth Estimation with Vertical CutDepthCode1
TransFuse: A Unified Transformer-based Image Fusion Framework using Self-supervised Learning0
Boosting Robustness of Image Matting with Context Assembling and Strong Data Augmentation0
RePre: Improving Self-Supervised Vision Transformer with Reconstructive Pre-training0
DDU-Net: Dual-Decoder-U-Net for Road Extraction Using High-Resolution Remote Sensing Images0
Discovering Non-Monotonic Autoregressive Ordering for Text Generation Models using Sinkhorn Distributions0
SQUIRE: A Sequence-to-sequence Framework for Multi-hop Knowledge Graph ReasoningCode1
Handling Compounding in Mobile Keyboard Input0
SwinUNet3D -- A Hierarchical Architecture for Deep Traffic Prediction using Shifted Window TransformersCode1
ValCAT: Generating Variable-Length Contextualized Adversarial Transformations using Encoder-DecoderCode0
AraBART: a Pretrained Arabic Sequence-to-Sequence Model for Abstractive Summarization0
End-to-end Speech Translation with Spoken-to-Written Style Conversion0
Document-level Neural Machine Translation Using Dependency RST Structure0
That is a good looking car !: Visual Aspect based Sentiment Controlled Personalized Response Generation0
ViL-Sum: Enhancing Vision and Language Representations via Multi-task Learning for Multi-modal Summarization0
Learning to Embed Multi-Modal Contexts for Situated Conversational Agents0
KAT: A Knowledge Augmented Transformer for Vision-and-Language0
Meta-CQG: A Meta-Learning Framework for Complex Question Generation over Knowledge Graph0
Focus-Driven Contrastive Learning for Medical Question Summarization0
Pinyin-BART: An End-to-End Chinese Input Method0
A Dataset for Cross-Domain Reasoning via Template Filling0
Patching Leaks in the Charformer for Generative Tasks0
A Residual Encoder-Decoder Network for Segmentation of Retinal Image-Based Exudates in Diabetic Retinopathy Screening0
ViTBIS: Vision Transformer for Biomedical Image Segmentation0
Tailor Versatile Multi-modal Learning for Multi-label Emotion RecognitionCode1
SS-3DCapsNet: Self-supervised 3D Capsule Networks for Medical Segmentation on Less Labeled Data0
Mixed Diagnostics for Longitudinal Properties of Electron Bunches in a Free-Electron Laser0
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