SOTAVerified

Decoder

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

Showing 64516500 of 10368 papers

TitleStatusHype
Encoder-Decoder Neural Networks in Interpretation of X-ray Spectra0
Multiple-level Point Embedding for Solving Human Trajectory Imputation with Prediction0
Classification and Generation of real-world data with an Associative Memory Model0
Encoder-decoder semantic segmentation models for electroluminescence images of thin-film photovoltaic modules0
HyGNN: Drug-Drug Interaction Prediction via Hypergraph Neural Network0
Character-based Decoding in Tree-to-Sequence Attention-based Neural Machine Translation0
HydraSum - Disentangling Stylistic Features in Text Summarization using Multi-Decoder Models0
Multiple-Question Multiple-Answer Text-VQA0
Multi-Projection Fusion and Refinement Network for Salient Object Detection in 360° Omnidirectional Image0
Multi-Prompt Fine-Tuning of Foundation Models for Enhanced Medical Image Segmentation0
Deep Context-Aware Recommender System Utilizing Sequential Latent Context0
Multi-rate attention architecture for fast streamable Text-to-speech spectrum modeling0
Deep Conditional HDRI: Inverse Tone Mapping via Dual Encoder-Decoder Conditioning Method0
Hybrid Transformer/CTC Networks for Hardware Efficient Voice Triggering0
Multiresolution Deep Implicit Functions for 3D Shape Representation0
Multi Resolution LSTM For Long Term Prediction In Neural Activity Video0
Multi-scale 2D Temporal Map Diffusion Models for Natural Language Video Localization0
Multi-scale Alignment and Contextual History for Attention Mechanism in Sequence-to-sequence Model0
Autoencoder Trees0
Adaptive Multi-pass Decoder for Neural Machine Translation0
Neural Lattice-to-Sequence Models for Uncertain Inputs0
Probabilistic Autoencoder using Fisher Information0
Multi-Scale Control Signal-Aware Transformer for Motion Synthesis without Phase0
Multiscale Convolutional Transformer with Center Mask Pretraining for Hyperspectral Image Classification0
Neural Machine Translation model for University Email Application0
Multi-scale Feature Enhancement in Multi-task Learning for Medical Image Analysis0
Multi-scale frequency separation network for image deblurring0
Multi-Scale Fully Convolutional Network for Cardiac Left Ventricle Segmentation0
Hybrid Transducer and Attention based Encoder-Decoder Modeling for Speech-to-Text Tasks0
Hybrid Statistical Machine Translation for English-Myanmar: UTYCC Submission to WAT-20210
Deep Compressed Learning for 3D Seismic Inversion0
Hybrid Skip: A Biologically Inspired Skip Connection for the UNet Architecture0
Hybrid Self-Attention Network for Machine Translation0
Deep Complex U-Net with Conformer for Audio-Visual Speech Enhancement0
Multi-Scale Residual Low-Pass Filter Network for Image Deblurring0
AM-MTEEG: Multi-task EEG classification based on impulsive associative memory0
Multi-scale Semantic Prior Features Guided Deep Neural Network for Urban Street-view Image0
Multiscale Spatio-Temporal Graph Neural Networks for 3D Skeleton-Based Motion Prediction0
Multi-scale Speaker Diarization with Dynamic Scale Weighting0
Multi Scale Supervised 3D U-Net for Kidney and Tumor Segmentation0
Hybrid Routing Transformer for Zero-Shot Learning0
Multi-Sensor Prognostics using an Unsupervised Health Index based on LSTM Encoder-Decoder0
Multi Sentence Description of Complex Manipulation Action Videos0
End-to-end 3D shape inverse rendering of different classes of objects from a single input image0
Deep Communicating Agents for Abstractive Summarization0
Multi-Span Optical Power Spectrum Evolution Modeling using ML-based Multi-Decoder Attention Framework0
Multi-speaker Emotion Conversion via Latent Variable Regularization and a Chained Encoder-Decoder-Predictor Network0
Hybrid-Regressive Neural Machine Translation0
Amodal Optical Flow0
Neural Image Decompression: Learning to Render Better Image Previews0
Show:102550
← PrevPage 130 of 208Next →

No leaderboard results yet.