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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
Deep Auto-encoder with Neural Response0
POLLA: Enhancing the Local Structure Awareness in Long Sequence Spatial-temporal ModelingCode0
Computer Vision Aided Beam Tracking in A Real-World Millimeter Wave DeploymentCode0
Just Least Squares: Binary Compressive Sampling with Low Generative Intrinsic Dimension0
TransWeather: Transformer-based Restoration of Images Degraded by Adverse Weather ConditionsCode1
Neural Attention for Image Captioning: Review of Outstanding Methods0
Sparse DETR: Efficient End-to-End Object Detection with Learnable SparsityCode1
Temporal Context Mining for Learned Video Compression0
Automated Antenna Testing Using Encoder-Decoder-based Anomaly Detection0
Cyclic Graph Attentive Match Encoder (CGAME): A Novel Neural Network For OD Estimation0
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3D Pose Estimation and Future Motion Prediction from 2D Images0
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Transformer-based Korean Pretrained Language Models: A Survey on Three Years of Progress0
New Approaches to Long Document Summarization: Fourier Transform Based Attention in a Transformer Model0
Rotation Equivariant 3D Hand Mesh Generation from a Single RGB Image0
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Scene Representation Transformer: Geometry-Free Novel View Synthesis Through Set-Latent Scene RepresentationsCode1
Non Parametric Data Augmentations Improve Deep-Learning based Brain Tumor Segmentation0
Human Pose Manipulation and Novel View Synthesis using Differentiable RenderingCode1
Utilizing Resource-Rich Language Datasets for End-to-End Scene Text Recognition in Resource-Poor Languages0
NÜWA: Visual Synthesis Pre-training for Neural visUal World creAtionCode1
Decoupling Visual-Semantic Feature Learning for Robust Scene Text Recognition0
Energy Efficient Video Decoding for VVC Using a Greedy Strategy Based Design Space Exploration0
Multi-Person 3D Motion Prediction with Multi-Range TransformersCode1
A Contextual Latent Space Model: Subsequence Modulation in Melodic Sequence0
Modeling Irregular Time Series with Continuous Recurrent UnitsCode1
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DLVGen: A Dual Latent Variable Approach to Personalized Dialogue Generation0
Hierarchical Text Classification As Sub-Hierarchy Sequence Generation0
MaIL: A Unified Mask-Image-Language Trimodal Network for Referring Image Segmentation0
GMSRF-Net: An improved generalizability with global multi-scale residual fusion network for polyp segmentationCode1
Resistance-Time Co-Modulated PointNet for Temporal Super-Resolution Simulation of Blood Vessel Flows0
Prosodic Clustering for Phoneme-level Prosody Control in End-to-End Speech Synthesis0
Lattention: Lattice-attention in ASR rescoring0
Grounded Situation Recognition with TransformersCode1
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Fast and Accurate Transformer-based Translation with Character-Level Encoding and Subword-Level Decoding0
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