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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
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Light Field Image Coding Using Dual Discriminator Generative Adversarial Network and VVC Temporal Scalability0
Light Field Implicit Representation for Flexible Resolution Reconstruction0
Light Field Intrinsics With a Deep Encoder-Decoder Network0
MASTER: Multi-task Pre-trained Bottlenecked Masked Autoencoders are Better Dense Retrievers0
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Deep learning based supervised semantic segmentation of Electron Cryo-Subtomograms0
Deep Learning-based Polar Code Design0
LightVessel: Exploring Lightweight Coronary Artery Vessel Segmentation via Similarity Knowledge Distillation0
Lightweight Encoder-Decoder Architecture for Foot Ulcer Segmentation0
Lightweight Hardware Transform Design for the Versatile Video Coding 4K ASIC Decoders0
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A Multi-Modal States based Vehicle Descriptor and Dilated Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction0
Lightweight Monocular Depth Estimation with an Edge Guided Network0
Deep Learning based Pedestrian Detection at Distance in Smart Cities0
Improving Chemical Autoencoder Latent Space and Molecular De novo Generation Diversity with Heteroencoders0
Deep Learning-Based Operators for Evolutionary Algorithms0
Automatic Liver Segmentation Using an Adversarial Image-to-Image Network0
Improving Character-based Decoding Using Target-Side Morphological Information for Neural Machine Translation0
Improving callsign recognition with air-surveillance data in air-traffic communication0
Deep Learning based Novel Cascaded Approach for Skin Lesion Analysis0
Likelihood-Free Variational Autoencoders0
Improving Bidirectional Decoding with Dynamic Target Semantics in Neural Machine Translation0
LiLMaps: Learnable Implicit Language Maps0
Deep learning-based multi-output quantile forecasting of PV generation0
Line-based compressive sensing for low-power visual applications0
Automatic Learning of Subword Dependent Model Scales0
Improving Autoregressive NMT with Non-Autoregressive Model0
Improving Automatic Speech Recognition with Decoder-Centric Regularisation in Encoder-Decoder Models0
A Distance Map Regularized CNN for Cardiac Cine MR Image Segmentation0
Deep Learning-Based Modeling of 5G Core Control Plane for 5G Network Digital Twin0
LINR-PCGC: Lossless Implicit Neural Representations for Point Cloud Geometry Compression0
Improving Attention Modeling with Implicit Distortion and Fertility for Machine Translation0
LISAC: Learned Coded Waveform Design for ISAC with OFDM0
Deep-Learning-based Millimeter-Wave Massive MIMO for Hybrid Precoding0
LISN @ WMT 20210
List Autoencoder: Towards Deep Learning Based Reliable Transmission Over Noisy Channels0
List-Decodable Coded Computing: Breaking the Adversarial Toleration Barrier0
Listenable Maps for Audio Classifiers0
Listenable Maps for Zero-Shot Audio Classifiers0
Automatic Head Overcoat Thickness Measure with NASNet-Large-Decoder Net0
Decoupling Deep Learning for Interpretable Image Recognition0
Adaptive Turbo Equalization for Nonlinearity Compensation in WDM Systems0
Enabling Massive Index Modulation Systems via Combinatorics-Free Detection0
LiSTra, Automatic Speech Translation: English to Lingala case study0
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Measuring the Privacy Leakage via Graph Reconstruction Attacks on Simplicial Neural Networks (Student Abstract)0
MEMD: A Diversity-Promoting Learning Framework for Short-Text Conversation0
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