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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
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Bi-Decoder Augmented Network for Neural Machine Translation0
On the Properties of Neural Machine Translation: Encoder--Decoder Approaches0
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Diffusion Models For Multi-Modal Generative Modeling0
BiCurNet: Pre-Movement EEG based Neural Decoder for Biceps Curl Trajectory Estimation0
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Deep Multicameral Decoding for Localizing Unoccluded Object Instances from a Single RGB Image0
On the Transferability of VAE Embeddings using Relational Knowledge with Semi-Supervision0
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ON-TRAC Consortium for End-to-End and Simultaneous Speech Translation Challenge Tasks at IWSLT 20200
ON-TRAC’ systems for the IWSLT 2021 low-resource speech translation and multilingual speech translation shared tasks0
OnUVS: Online Feature Decoupling Framework for High-Fidelity Ultrasound Video Synthesis0
OPAL: Outlier-Preserved Microscaling Quantization Accelerator for Generative Large Language Models0
OPCap:Object-aware Prompting Captioning0
LC3Net: Ladder context correlation complementary network for salient object detection0
OpenDialKG: Explainable Conversational Reasoning with Attention-based Walks over Knowledge Graphs0
Open-Domain Dialogue Generation Based on Pre-trained Language Models0
Lazy Diffusion Transformer for Interactive Image Editing0
Diffusion-Driven Domain Adaptation for Generating 3D Molecules0
Bias and variance of the Bayesian-mean decoder0
An Empirical Study on End-to-End Singing Voice Synthesis with Encoder-Decoder Architectures0
A deep learning Attention model to solve the Vehicle Routing Problem and the Pick-up and Delivery Problem with Time Windows0
3D EAGAN: 3D edge-aware attention generative adversarial network for prostate segmentation in transrectal ultrasound images0
Layer-wise Representation Fusion for Compositional Generalization0
Layer-Wise Multi-View Learning for Neural Machine Translation0
OpenSeq2Seq: Extensible Toolkit for Distributed and Mixed Precision Training of Sequence-to-Sequence Models0
Rethinking and Improving Natural Language Generation with Layer-Wise Multi-View Decoding0
Layer-Wise Coordination between Encoder and Decoder for Neural Machine Translation0
Open-Vocabulary Object Detection via Scene Graph Discovery0
Diffusion Decoding for Peptide De Novo Sequencing0
Bias A-head? Analyzing Bias in Transformer-Based Language Model Attention Heads0
DiffusionCT: Latent Diffusion Model for CT Image Standardization0
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LAVA NAT: A Non-Autoregressive Translation Model with Look-Around Decoding and Vocabulary Attention0
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An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks0
Optical Text Recognition in Nepali and Bengali: A Transformer-based Approach0
Optimal Binary Autoencoding with Pairwise Correlations0
Lattice Representation Learning0
Lattention: Lattice-attention in ASR rescoring0
LatTe Flows: Latent Temporal Flows for Multivariate Sequence Analysis0
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