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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
End-to-End Spoken Language Understanding Without Full Transcripts0
Natural Language Generation for Spoken Dialogue System using RNN Encoder-Decoder Networks0
HumanRAM: Feed-forward Human Reconstruction and Animation Model using Transformers0
Natural Language Generation in Dialogue using Lexicalized and Delexicalized Data0
Natural Language to Code Using Transformers0
Natural- to formal-language generation using Tensor Product Representations0
Deep Attributed Network Representation Learning via Attribute Enhanced Neighborhood0
Reading and Acting while Blindfolded: The Need for Semantics in Text Game Agents0
Navigating with Graph Representations for Fast and Scalable Decoding of Neural Language Models0
Navigation domain representation for interactive multiview imaging0
Auto-decoding Graphs0
Human Pose Estimation from Ambiguous Pressure Recordings with Spatio-temporal Masked Transformers0
Deep Attentive Survival Analysis in Limit Order Books: Estimating Fill Probabilities with Convolutional-Transformers0
NDVQ: Robust Neural Audio Codec with Normal Distribution-Based Vector Quantization0
Human-oriented Representation Learning for Robotic Manipulation0
Nearest Neighbor Non-autoregressive Text Generation0
Deep Attentive Study Session Dropout Prediction in Mobile Learning Environment0
Near Maximum Likelihood Decoding with Deep Learning0
Autocodificadores Variacionales (VAE) Fundamentos Teóricos y Aplicaciones0
NECTEC’s Participation in WAT-20210
A Mixture of Variational Autoencoders for Deep Clustering0
Needle in the Haystack for Memory Based Large Language Models0
Non Parametric Data Augmentations Improve Deep-Learning based Brain Tumor Segmentation0
Novel projection schemes for graph-based Light Field coding0
Neighbor Embedding Variational Autoencoder0
Neighbor-encoder0
Human-Object Interaction Detection via Disentangled Transformer0
Deep Attention-Based Alignment Network for Melody Generation from Incomplete Lyrics0
Human Joint Kinematics Diffusion-Refinement for Stochastic Motion Prediction0
NeRFCodec: Neural Feature Compression Meets Neural Radiance Fields for Memory-Efficient Scene Representation0
Auto-captions on GIF: A Large-scale Video-sentence Dataset for Vision-language Pre-training0
HTMNet: A Hybrid Network with Transformer-Mamba Bottleneck Multimodal Fusion for Transparent and Reflective Objects Depth Completion0
Deep API Learning0
NESC: Robust Neural End-2-End Speech Coding with GANs0
SynCL: A Synergistic Training Strategy with Instance-Aware Contrastive Learning for End-to-End Multi-Camera 3D Tracking0
Energy-information trade-off makes the cortical critical power law the optimal coding0
Nested Network with Two-Stream Pyramid for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing Images0
Deep Adversarial Transition Learning using Cross-Grafted Generative Stacks0
AutoCaption: Image Captioning with Neural Architecture Search0
Rethinking Generative Human Video Coding with Implicit Motion Transformation0
AutoBayes: Automated Bayesian Graph Exploration for Nuisance-Robust Inference0
Neural Abstractive Multi-Document Summarization: Hierarchical or Flat Structure?0
Neural Abstractive Summarization with Structural Attention0
Neural Abstractive Text Summarization and Fake News Detection0
Neural Abstractive Text Summarizer for Telugu Language0
Neural Approaches for Natural Language Interfaces to Databases: A Survey0
Amharic Text Normalization with Sequence-to-Sequence Models0
Non-autoregressive Mandarin-English Code-switching Speech Recognition0
Deep 3D-to-2D Watermarking: Embedding Messages in 3D Meshes and Extracting Them from 2D Renderings0
How to Train Your Deep Neural Network with Dictionary Learning0
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