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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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Knowledge Guided Bidirectional Attention Network for Human-Object Interaction Detection0
Lightweight Vision Transformer with Cross Feature Attention0
Neural Topological Ordering for Computation Graphs0
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Trans4Map: Revisiting Holistic Bird's-Eye-View Mapping from Egocentric Images to Allocentric Semantics with Vision TransformersCode0
Unsupervised Hebbian Learning on Point Sets in StarCraft II0
Latent Variable Models for Bayesian Causal Discovery0
Towards Real-time High-Definition Image Snow Removal: Efficient Pyramid Network with Asymmetrical Encoder-decoder Architecture0
DDI Prediction via Heterogeneous Graph Attention Networks0
Classification and Generation of real-world data with an Associative Memory Model0
Hybrid Skip: A Biologically Inspired Skip Connection for the UNet Architecture0
HLT-MT: High-resource Language-specific Training for Multilingual Neural Machine TranslationCode0
A Lexicon and Depth-wise Separable Convolution Based Handwritten Text Recognition System0
Towards Neural Numeric-To-Text Generation From Temporal Personal Health DataCode0
Few 'Zero Level Set'-Shot Learning of Shape Signed Distance Functions in Feature SpaceCode0
SCouT: Synthetic Counterfactuals via Spatiotemporal Transformers for Actionable Healthcare0
Intermediate-layer output Regularization for Attention-based Speech Recognition with Shared Decoder0
Spatio-temporal prediction in video coding by spatially refined motion compensation0
End-to-End Binaural Speech Synthesis0
Seasonal Encoder-Decoder Architecture for Forecasting0
Hidden Schema Networks0
Music-driven Dance Regeneration with Controllable Key Pose Constraints0
Robust Watermarking for Video Forgery Detection with Improved Imperceptibility and Robustness0
NESC: Robust Neural End-2-End Speech Coding with GANs0
Multi-Task Retrieval-Augmented Text Generation with Relevance Sampling0
Machine Learning to Predict Aerodynamic Stall0
Improving Few-Shot Image Classification Using Machine- and User-Generated Natural Language Descriptions0
Lightweight Encoder-Decoder Architecture for Foot Ulcer Segmentation0
Learning to Diversify for Product Question Generation0
Learning Invariant World State Representations with Predictive Coding0
Phase Shift Compression for Control Signaling Reduction in IRS-Aided Wireless Systems: Global Attention and Lightweight Design0
Ultra-Low-Bitrate Speech Coding with Pretrained Transformers0
MIA 2022 Shared Task Submission: Leveraging Entity Representations, Dense-Sparse Hybrids, and Fusion-in-Decoder for Cross-Lingual Question Answering0
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