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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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Injecting Entity Types into Entity-Guided Text GenerationCode1
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RAR-U-Net: a Residual Encoder to Attention Decoder by Residual Connections Framework for Spine Segmentation under Noisy Labels0
Classification and understanding of cloud structures via satellite images with EfficientUNetCode1
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Learning Optimal Representations with the Decodable Information BottleneckCode1
Clustering-based Unsupervised Generative Relation Extraction0
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DPN: Detail-Preserving Network with High Resolution Representation for Efficient Segmentation of Retinal VesselsCode0
Deep Adversarial Transition Learning using Cross-Grafted Generative Stacks0
FTN: Foreground-Guided Texture-Focused Person Re-Identification0
Brain Tumor Segmentation using 3D-CNNs with Uncertainty Estimation0
Exploring global diverse attention via pairwise temporal relation for video summarization0
Hamming OCR: A Locality Sensitive Hashing Neural Network for Scene Text Recognition0
EEG Channel Interpolation Using Deep Encoder-decoder NetwoksCode1
Consecutive Decoding for Speech-to-text TranslationCode1
Target Conditioning for One-to-Many Generation0
Rethinking Supervised Learning and Reinforcement Learning in Task-Oriented Dialogue SystemsCode0
Learning Representation for Mixed Data Types with a Nonlinear Deep Encoder-Decoder Framework0
Construction of Polar Codes with Reinforcement Learning0
Inductive Learning on Commonsense Knowledge Graph CompletionCode1
Thermal and IR Drop Analysis Using Convolutional Encoder-Decoder NetworksCode0
Forecasting time series with encoder-decoder neural networks0
Hierarchical GPT with Congruent Transformers for Multi-Sentence Language Models0
Temporally Guided Music-to-Body-Movement GenerationCode1
Code-switching pre-training for neural machine translation0
Urban Traffic Flow Forecast Based on FastGCRNN0
LDNet: End-to-End Lane Marking Detection Approach Using a Dynamic Vision SensorCode1
Tag and Correct: Question aware Open Information Extraction with Two-stage Decoding0
Compressing Facial Makeup Transfer Networks by Collaborative Distillation and Kernel DecompositionCode1
UXNet: Searching Multi-level Feature Aggregation for 3D Medical Image Segmentation0
NABU - Multilingual Graph-based Neural RDF Verbalizer0
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