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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 Multimodal Neural Architecture SearchCode1
Beyond One-to-One: Rethinking the Referring Image SegmentationCode1
3DPPE: 3D Point Positional Encoding for Transformer-based Multi-Camera 3D Object DetectionCode1
Deep Low-Rank Subspace ClusteringCode1
Deep Neural Networks for Relation ExtractionCode1
DeepSMOTE: Fusing Deep Learning and SMOTE for Imbalanced DataCode1
Deep Learning for Case-Based Reasoning through Prototypes: A Neural Network that Explains Its PredictionsCode1
Deep Learning Methods for Vessel Trajectory Prediction based on Recurrent Neural NetworksCode1
3DPPE: 3D Point Positional Encoding for Multi-Camera 3D Object Detection TransformersCode1
Beyond Decoder-only: Large Language Models Can be Good Encoders for Machine TranslationCode1
Deep learning via LSTM models for COVID-19 infection forecasting in IndiaCode1
A Fully Differentiable Beam Search DecoderCode1
BetterNet: An Efficient CNN Architecture with Residual Learning and Attention for Precision Polyp SegmentationCode1
Deep learning based geometric registration for medical images: How accurate can we get without visual features?Code1
BEVNeXt: Reviving Dense BEV Frameworks for 3D Object DetectionCode1
Deep Joint Source-Channel Coding with Iterative Source Error CorrectionCode1
Deep Learning Enhanced Dynamic Mode DecompositionCode1
Nonlinear optical encoding enabled by recurrent linear scatteringCode1
BERTGEN: Multi-task Generation through BERTCode1
BERT got a Date: Introducing Transformers to Temporal TaggingCode1
Deep Instruction Tuning for Segment Anything ModelCode1
Benchmarking Encoder-Decoder Architectures for Biplanar X-ray to 3D Shape ReconstructionCode1
A Content Transformation Block For Image Style TransferCode1
Deep Image MattingCode1
AFN: Adaptive Fusion Normalization via an Encoder-Decoder FrameworkCode1
BenchCLAMP: A Benchmark for Evaluating Language Models on Syntactic and Semantic ParsingCode1
Deep Image Compression using Decoder Side InformationCode1
Affordance Grounding from Demonstration Video to Target ImageCode1
BDG-Net: Boundary Distribution Guided Network for Accurate Polyp SegmentationCode1
Deep Hyperspectral Unmixing using Transformer NetworkCode1
Deep Image Harmonization in Dual Color SpacesCode1
Bayesian Action Decoder for Deep Multi-Agent Reinforcement LearningCode1
Bathymetry Inversion using a Deep-Learning-Based Surrogate for Shallow Water Equations SolversCode1
Bayesian SegNet: Model Uncertainty in Deep Convolutional Encoder-Decoder Architectures for Scene UnderstandingCode1
BasisVAE: Translation-invariant feature-level clustering with Variational AutoencodersCode1
3D Object Tracking with TransformerCode1
BASNet: Boundary-Aware Salient Object DetectionCode1
Deep Generative Model for Periodic GraphsCode1
BARTScore: Evaluating Generated Text as Text GenerationCode1
BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and ComprehensionCode1
Deep Equilibrium Object DetectionCode1
AerialFormer: Multi-resolution Transformer for Aerial Image SegmentationCode1
A Comprehensive Exploration on WikiSQL with Table-Aware Word ContextualizationCode1
Deep Fusion Network for Image CompletionCode1
DeepHandMesh: A Weakly-supervised Deep Encoder-Decoder Framework for High-fidelity Hand Mesh ModelingCode1
Deep Joint Source Channel Coding for WirelessImage Transmission with OFDMCode1
A water-obstacle separation and refinement network for unmanned surface vehiclesCode1
AE-OT: A NEW GENERATIVE MODEL BASED ON EXTENDED SEMI-DISCRETE OPTIMAL TRANSPORTCode1
AWGUNET: Attention-Aided Wavelet Guided U-Net for Nuclei Segmentation in Histopathology ImagesCode1
Deep Contextual Video CompressionCode1
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