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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
Improving Structured Text Recognition with Regular Expression Biasing0
Discovering Latent Representations of Relations for Interacting Systems0
Multimodal Transformer with Variable-length Memory for Vision-and-Language NavigationCode1
FPM: A Collection of Large-scale Foundation Pre-trained Language Models0
Efficient Data Compression for 3D Sparse TPC via Bicephalous Convolutional AutoencoderCode0
Learning from Multiple Time Series: A Deep Disentangled Approach to Diversified Time Series Forecasting0
Unsupervised Learning for Identifying High Eigenvector Centrality Nodes: A Graph Neural Network ApproachCode0
Auto-Encoding Knowledge Graph for Unsupervised Medical Report Generation0
Rethinking Deconvolution for 2D Human Pose Estimation Light yet Accurate Model for Real-time Edge Computing0
Get a Model! Model Hijacking Attack Against Machine Learning Models0
CALText: Contextual Attention Localization for Offline Handwritten TextCode0
Multimodal PET/CT Tumour Segmentation and Prediction of Progression-Free Survival using a Full-Scale UNet with AttentionCode1
Transformer Based Bengali Chatbot Using General Knowledge Dataset0
Single Image Deraining Network with Rain Embedding Consistency and Layered LSTMCode1
Structure-aware Image Inpainting with Two Parallel Streams0
Addressing Multiple Salient Object Detection via Dual-Space Long-Range DependenciesCode0
Temporal Fusion Based Mutli-scale Semantic Segmentation for Detecting Concealed Baggage Threats0
Learning suction graspability considering grasp quality and robot reachability for bin-picking0
Reconstructing Nonlinear Dynamical Systems from Multi-Modal Time SeriesCode0
Multilingual Machine Translation Systems from Microsoft for WMT21 Shared Task0
SVD-Embedded Deep Autoencoder for MIMO Communications0
An Empirical Study of Training End-to-End Vision-and-Language TransformersCode1
CPSeg: Cluster-free Panoptic Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds0
Synthesizing Speech from Intracranial Depth Electrodes using an Encoder-Decoder FrameworkCode1
Pruning Neural Machine Translation for Speed Using Group Lasso0
Pivot Based Transfer Learning for Neural Machine Translation: CFILT IITB @ WMT 2021 Triangular MT0
Efficient Machine Translation with Model Pruning and Quantization0
Unsupervised Translation of German–Lower Sorbian: Exploring Training and Novel Transfer Methods on a Low-Resource Language0
Transfer Learning with Shallow Decoders: BSC at WMT2021’s Multilingual Low-Resource Translation for Indo-European Languages Shared TaskCode0
LISN @ WMT 20210
NITK-UoH: Tamil-Telugu Machine Translation Systems for the WMT21 Similar Language Translation Task0
HW-TSC’s Participation in the WMT 2021 Efficiency Shared Task0
Controlled tasks for model analysis: Retrieving discrete information from sequencesCode0
Dialogue Response Generation via Contrastive Latent Representation Learning0
Sentence-level Planning for Especially Abstractive SummarizationCode0
Set Generation Networks for End-to-End Knowledge Base Population0
Collaborative Learning of Bidirectional Decoders for Unsupervised Text Style TransferCode0
Multi-Class Grammatical Error Detection for Correction: A Tale of Two SystemsCode0
Recurrent Attention for the Transformer0
Cross Attention Augmented Transducer Networks for Simultaneous TranslationCode1
Neural Machine Translation with Heterogeneous Topic Knowledge EmbeddingsCode0
Less is More: Pretrain a Strong Siamese Encoder for Dense Text Retrieval Using a Weak DecoderCode1
Learn to Copy from the Copying History: Correlational Copy Network for Abstractive SummarizationCode0
Learning to Rewrite for Non-Autoregressive Neural Machine TranslationCode1
Iterative GNN-based Decoder for Question GenerationCode0
Definition Modelling for Appropriate Specificity0
Unsupervised Relation Extraction: A Variational Autoencoder Approach0
Re-embedding Difficult Samples via Mutual Information Constrained Semantically Oversampling for Imbalanced Text Classification0
Recurrent Attention for Neural Machine TranslationCode0
Generating Mammography Reports from Multi-view Mammograms with BERT0
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