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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
Denoising Masked AutoEncoders Help Robust ClassificationCode1
DenseFuse: A Fusion Approach to Infrared and Visible ImagesCode1
DeltaNet:Conditional Medical Report Generation for COVID-19 DiagnosisCode1
Delhi air quality prediction using LSTM deep learning models with a focus on COVID-19 lockdownCode1
Delving Deeper into the Decoder for Video CaptioningCode1
Adversarial Watermarking Transformer: Towards Tracing Text Provenance with Data HidingCode1
Nested Music Transformer: Sequentially Decoding Compound Tokens in Symbolic Music and Audio GenerationCode1
Bilevel Fast Scene Adaptation for Low-Light Image EnhancementCode1
Delving Globally into Texture and Structure for Image InpaintingCode1
Dense Gaussian Processes for Few-Shot SegmentationCode1
Defocus Blur Detection via Depth DistillationCode1
Bidirectional GaitNet: A Bidirectional Prediction Model of Human Gait and Anatomical ConditionsCode1
Deformable Mamba for Wide Field of View SegmentationCode1
DeFLOCNet: Deep Image Editing via Flexible Low-level ControlsCode1
DeFlow: Learning Complex Image Degradations from Unpaired Data with Conditional FlowsCode1
Deformable Mesh Transformer for 3D Human Mesh RecoveryCode1
DeepVecFont-v2: Exploiting Transformers to Synthesize Vector Fonts with Higher QualityCode1
Deep Video Matting via Spatio-Temporal Alignment and AggregationCode1
Beyond the Prototype: Divide-and-conquer Proxies for Few-shot SegmentationCode1
Beyond One-to-One: Rethinking the Referring Image SegmentationCode1
DeepSym: Deep Symbol Generation and Rule Learning from Unsupervised Continuous Robot Interaction for PlanningCode1
DeepVideoMVS: Multi-View Stereo on Video with Recurrent Spatio-Temporal FusionCode1
DeformToon3D: Deformable 3D Toonification from Neural Radiance FieldsCode1
Depthformer : Multiscale Vision Transformer For Monocular Depth Estimation With Local Global Information FusionCode1
BEVNeXt: Reviving Dense BEV Frameworks for 3D Object DetectionCode1
BetterNet: An Efficient CNN Architecture with Residual Learning and Attention for Precision Polyp SegmentationCode1
Adversarially Regularized Graph Autoencoder for Graph EmbeddingCode1
3D Mitochondria Instance Segmentation with Spatio-Temporal TransformersCode1
Deep Spatio-Temporal Wind Power ForecastingCode1
DeepSMOTE: Fusing Deep Learning and SMOTE for Imbalanced DataCode1
BERT got a Date: Introducing Transformers to Temporal TaggingCode1
BERTGEN: Multi-task Generation through BERTCode1
An Efficient and Effective Transformer Decoder-Based Framework for Multi-Task Visual GroundingCode1
Beyond Decoder-only: Large Language Models Can be Good Encoders for Machine TranslationCode1
Neural Distributed Image Compression using Common InformationCode1
Deep Reinforcement Learning For Sequence to Sequence ModelsCode1
Benchmarking Encoder-Decoder Architectures for Biplanar X-ray to 3D Shape ReconstructionCode1
Deep Reinforcement Learning for Solving the Heterogeneous Capacitated Vehicle Routing ProblemCode1
BenchCLAMP: A Benchmark for Evaluating Language Models on Syntactic and Semantic ParsingCode1
Deep Shutter Unrolling NetworkCode1
Unlocking the Potential of Deep Learning in Peak-Hour Series ForecastingCode1
BDG-Net: Boundary Distribution Guided Network for Accurate Polyp SegmentationCode1
Deep Neural Networks for Relation ExtractionCode1
Adversarial AutoencodersCode1
Bayesian SegNet: Model Uncertainty in Deep Convolutional Encoder-Decoder Architectures for Scene UnderstandingCode1
BiO-Net: Learning Recurrent Bi-directional Connections for Encoder-Decoder ArchitectureCode1
Deep Parametric 3D Filters for Joint Video Denoising and Illumination Enhancement in Video Super ResolutionCode1
DeepSleep 2.0: Automated Sleep Arousal Segmentation via Deep LearningCode1
Deep Symbolic Superoptimization Without Human KnowledgeCode1
DeSAM: Decoupled Segment Anything Model for Generalizable Medical Image SegmentationCode1
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