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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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SeRP: Self-Supervised Representation Learning Using Perturbed Point Clouds0
Vision Transformer with Convolutional Encoder-Decoder for Hand Gesture Recognition using 24 GHz Doppler Radar0
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Crosslink-Net: Double-Branch Encoder Network via Fusing Vertical and Horizontal Convolutions for Medical Image SegmentationCode0
Learning to Predict on Octree for Scalable Point Cloud Geometry Coding0
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Learned Distributed Image Compression with Multi-Scale Patch Matching in Feature Domain0
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vieCap4H-VLSP 2021: Vietnamese Image Captioning for Healthcare Domain using Swin Transformer and Attention-based LSTM0
Vision-Language Adaptive Mutual Decoder for OOV-STR0
Reducing The Amortization Gap of Entropy Bottleneck In End-to-End Image Compression0
Focus-Driven Contrastive Learniang for Medical Question SummarizationCode0
Exploring Effective Information Utilization in Multi-Turn Topic-Driven Conversations0
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An Ion Exchange Mechanism Inspired Story Ending Generator for Different Characters0
Large-Scale Auto-Regressive Modeling Of Street NetworksCode0
Language Tokens: Simply Improving Zero-Shot Multi-Aligned Translation in Encoder-Decoder Models0
Distributional Drift Adaptation with Temporal Conditional Variational Autoencoder for Multivariate Time Series Forecasting0
SkeletonMAE: Spatial-Temporal Masked Autoencoders for Self-supervised Skeleton Action Recognition0
Denoising Architecture for Unsupervised Anomaly Detection in Time-SeriesCode0
Persistence Initialization: A novel adaptation of the Transformer architecture for Time Series Forecasting0
Modeling Soft-Failure Evolution for Triggering Timely Repair with Low QoT Margins0
A Language Agnostic Multilingual Streaming On-Device ASR System0
Comprehensive study of good model training for prostate segmentation in volumetric MRI0
Effective Image Tampering Localization with Multi-Scale ConvNeXt Feature FusionCode0
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Cross-domain Cross-architecture Black-box Attacks on Fine-tuned Models with Transferred Evolutionary StrategiesCode0
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Few-Shot Learning Meets Transformer: Unified Query-Support Transformers for Few-Shot Classification0
Machine Learning Decoder for 5G NR PUCCH Format 00
Segmentation of Parotid Gland Tumors Using Multimodal MRI and Contrastive Learning0
Laplacian Pyramid-like AutoencoderCode0
Nearest Neighbor Non-autoregressive Text Generation0
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Modeling Paragraph-Level Vision-Language Semantic Alignment for Multi-Modal Summarization0
Fast and Precise Binary Instance Segmentation of 2D Objects for Automotive Applications0
Cats: Complementary CNN and Transformer Encoders for Segmentation0
Towards Efficient Use of Multi-Scale Features in Transformer-Based Object Detectors0
Towards Accurate Facial Landmark Detection via Cascaded Transformers0
Enhancing User Behavior Sequence Modeling by Generative Tasks for Session SearchCode0
GenTUS: Simulating User Behaviour and Language in Task-oriented Dialogues with Generative Transformers0
Convergent autoencoder approximation of low bending and low distortion manifold embeddingsCode0
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