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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
Distributed Compressive Sensing: A Deep Learning Approach0
Distinctive Slogan Generation with Reconstruction0
Learning Spatial Adaptation and Temporal Coherence in Diffusion Models for Video Super-Resolution0
Learning SO(3)-Invariant Semantic Correspondence via Local Shape Transform0
Learning shared neural manifolds from multi-subject FMRI data0
Learning Shape Priors by Pairwise Comparison for Robust Semantic Segmentation0
Learnings from Scaling Visual Tokenizers for Reconstruction and Generation0
Learning Sentence Representations over Tree Structures for Target-Dependent Classification0
Distillation Using Oracle Queries for Transformer-Based Human-Object Interaction Detection0
Distillation of encoder-decoder transformers for sequence labelling0
Blaze3DM: Marry Triplane Representation with Diffusion for 3D Medical Inverse Problem Solving0
An End-to-End OCR Framework for Robust Arabic-Handwriting Recognition using a Novel Transformers-based Model and an Innovative 270 Million-Words Multi-Font Corpus of Classical Arabic with Diacritics0
Learning Scenario Representation for Solving Two-stage Stochastic Integer Programs0
Bitune: Bidirectional Instruction-Tuning0
Learning Saliency From Fixations0
Learning Rotation Invariant Features for Cryogenic Electron Microscopy Image Reconstruction0
MuTT: A Multimodal Trajectory Transformer for Robot Skills0
Learning Robust Features for Scatter Removal and Reconstruction in Dynamic ICF X-Ray Tomography0
MV2MAE: Multi-View Video Masked Autoencoders0
M-VADER: A Model for Diffusion with Multimodal Context0
Learning Representation for Mixed Data Types with a Nonlinear Deep Encoder-Decoder Framework0
Disfluency Correction using Unsupervised and Semi-supervised Learning0
An End-to-End Khmer Optical Character Recognition using Sequence-to-Sequence with Attention0
Learning Privacy-Preserving Optics for Human Pose Estimation0
Learning Position-Aware Implicit Neural Network for Real-World Face Inpainting0
MVPNet: Multi-View Point Regression Networks for 3D Object Reconstruction from A Single Image0
Disentangling the Spatial Structure and Style in Conditional VAE0
Learning Physical Simulation with Message Passing Transformer0
Learning Phrase Representations using RNN Encoder--Decoder for Statistical Machine Translation0
NABU - Multilingual Graph-based Neural RDF Verbalizer0
Learning Paradigms and Modelling Methodologies for Digital Twins in Process Industry0
Disentangling Identity and Pose for Facial Expression Recognition0
NAIL: Lexical Retrieval Indices with Efficient Non-Autoregressive Decoders0
Disentangling Features in 3D Face Shapes for Joint Face Reconstruction and Recognition0
An end-to-end Generative Retrieval Method for Sponsored Search Engine --Decoding Efficiently into a Closed Target Domain0
NAMER: Non-Autoregressive Modeling for Handwritten Mathematical Expression Recognition0
Nana-HDR: A Non-attentive Non-autoregressive Hybrid Model for TTS0
Learning optimal spike-based representations0
Learning optimally separated class-specific subspace representations using convolutional autoencoder0
Learning Operators by Regularized Stochastic Gradient Descent with Operator-valued Kernels0
Disentangling 3D Attributes from a Single 2D Image: Human Pose, Shape and Garment0
Learning Noise-Aware Encoder-Decoder from Noisy Labels by Alternating Back-Propagation for Saliency Detection0
Disentangleing Content and Fine-grained Prosody Information via Hybrid ASR Bottleneck Features for Voice Conversion0
Bit-Metric Decoding Rate in Multi-User MIMO Systems: Theory0
Learning Network Representations with Disentangled Graph Auto-Encoder0
NatiQ: An End-to-end Text-to-Speech System for Arabic0
Learning Mutually Local-global U-nets For High-resolution Retinal Lesion Segmentation in Fundus Images0
Natural Answer Generation with Heterogeneous Memory0
Disentangled Variational Auto-Encoder for Semi-supervised Learning0
Learning Multi-Object Dynamics with Compositional Neural Radiance Fields0
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