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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
DSTC8-AVSD: Multimodal Semantic Transformer Network with Retrieval Style Word Generator0
DSS: Synthesizing long Digital Ink using Data augmentation, Style encoding and Split generation0
Bridging Generative and Discriminative Models for Unified Visual Perception with Diffusion Priors0
An Improved Encoder-Decoder Framework for Food Energy Estimation0
AD-Net: Attention-based dilated convolutional residual network with guided decoder for robust skin lesion segmentation0
Acceleration of Grokking in Learning Arithmetic Operations via Kolmogorov-Arnold Representation0
3D Instance Segmentation via Enhanced Spatial and Semantic Supervision0
Long-Form End-to-End Speech Translation via Latent Alignment Segmentation0
Longer Version for "Deep Context-Encoding Network for Retinal Image Captioning"0
DSparsE: Dynamic Sparse Embedding for Knowledge Graph Completion0
Long Context In-Context Compression by Getting to the Gist of Gisting0
LoMAE: Low-level Vision Masked Autoencoders for Low-dose CT Denoising0
LoKi: Low-dimensional KAN for Efficient Fine-tuning Image Models0
DSNet: a simple yet efficient network with dual-stream attention for lesion segmentation0
BreakNet: Discontinuity-Resilient Multi-Scale Transformer Segmentation of Retinal Layers0
An Image captioning algorithm based on the Hybrid Deep Learning Technique (CNN+GRU)0
DSM Refinement with Deep Encoder-Decoder Networks0
LoCo: Local Contrastive Representation Learning0
Breaking the Encoder Barrier for Seamless Video-Language Understanding0
Look Deeper See Richer: Depth-aware Image Paragraph Captioning0
LocCa: Visual Pretraining with Location-aware Captioners0
DSGPT: Domain-Specific Generative Pre-Training of Transformers for Text Generation in E-commerce Title and Review Summarization0
Local-to-Global Cross-Modal Attention-Aware Fusion for HSI-X Semantic Segmentation0
DSformer: A Double Sampling Transformer for Multivariate Time Series Long-term Prediction0
Breaking the Data Barrier: Towards Robust Speech Translation via Adversarial Stability Training0
An Extendable, Efficient and Effective Transformer-based Object Detector0
ADMM-based Decoder for Binary Linear Codes Aided by Deep Learning0
Local Monotonic Attention Mechanism for End-to-End Speech and Language Processing0
Locally-Focused Face Representation for Sketch-to-Image Generation Using Noise-Induced Refinement0
Localizing Persona Representations in LLMs0
Localizing Adverts in Outdoor Scenes0
Localized Feature Aggregation Module for Semantic Segmentation0
Lost in Latent Space: Disentangled Models and the Challenge of Combinatorial Generalisation0
DRTS Parsing with Structure-Aware Encoding and Decoding0
Low Bit-Rate Speech Coding with VQ-VAE and a WaveNet Decoder0
Low-Complexity CSI Feedback for FDD Massive MIMO Systems via Learning to Optimize0
Breaking Down Multilingual Machine Translation0
Locality-Aware Generalizable Implicit Neural Representation0
Low-complexity feedback-channel-free distributed video coding using Local Rank Transform0
Low Complexity Iterative Detection for a Large-scale Distributed MIMO Prototyping System0
Low-Complexity LSTM-Assisted Bit-Flipping Algorithm for Successive Cancellation List Polar Decoder0
Low-complexity Overfitted Neural Image Codec0
Low-complexity Recurrent Neural Network-based Polar Decoder with Weight Quantization Mechanism0
Low Complexity Lookup Table Aided Soft Output Semidefinite Relaxation based Faster-than-Nyquist Signaling Detector0
Local Implicit Grid Representations for 3D Scenes0
Driving in the Occupancy World: Vision-Centric 4D Occupancy Forecasting and Planning via World Models for Autonomous Driving0
DriveMind: A Dual-VLM based Reinforcement Learning Framework for Autonomous Driving0
DRF Codes: Deep SNR-Robust Feedback Codes0
Breaking Down Multilingual Machine Translation0
An explanation method for Siamese neural networks0
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