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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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Quantised Global Autoencoder: A Holistic Approach to Representing Visual Data0
FlowFace++: Explicit Semantic Flow-supervised End-to-End Face Swapping0
Quantized Decoder in Learned Image Compression for Deterministic Reconstruction0
Quantized State Feedback Stabilization of Nonlinear Systems under Denial-of-Service0
GyroFlow+: Gyroscope-Guided Unsupervised Deep Homography and Optical Flow Learning0
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All Attention U-NET for Semantic Segmentation of Intracranial Hemorrhages In Head CT Images0
ALLaM: Large Language Models for Arabic and English0
GX@DravidianLangTech-EACL2021: Multilingual Neural Machine Translation and Back-translation0
FlowMAC: Conditional Flow Matching for Audio Coding at Low Bit Rates0
Query-aware Tip Generation for Vertical Search0
Gull: A Generative Multifunctional Audio Codec0
QueryMamba: A Mamba-Based Encoder-Decoder Architecture with a Statistical Verb-Noun Interaction Module for Video Action Forecasting @ Ego4D Long-Term Action Anticipation Challenge 20240
Attributed Abnormality Graph Embedding for Clinically Accurate X-Ray Report Generation0
Unveiling the Black Box of PLMs with Semantic Anchors: Towards Interpretable Neural Semantic Parsing0
Question-aware Transformer Models for Consumer Health Question Summarization0
Guiding Teacher Forcing with Seer Forcing for Neural Machine Translation0
Data Augmentation for Improving Tail-traffic Robustness in Skill-routing for Dialogue Systems0
Attribute-aware Sequence Network for Review Summarization0
Guiding Reinforcement Learning Exploration Using Natural Language0
Quick and Reliable LoRa Physical-layer Data Aggregation through Multi-Packet Reception0
Guiding Medical Vision-Language Models with Explicit Visual Prompts: Framework Design and Comprehensive Exploration of Prompt Variations0
Data Augmentation for Diverse Voice Conversion in Noisy Environments0
Guiding Generation for Abstractive Text Summarization Based on Key Information Guide Network0
Data-aided Active User Detection with a User Activity Extraction Network for Grant-free SCMA Systems0
Continual-MAE: Adaptive Distribution Masked Autoencoders for Continual Test-Time Adaptation0
R2D2: Relational Text Decoding with Transformers0
R2P: A Deep Learning Model from mmWave Radar to Point Cloud0
R2U++: A Multiscale Recurrent Residual U-Net with Dense Skip Connections for Medical Image Segmentation0
Recurrent Fusion Network for Image Captioning0
Recursive Decoding: A Situated Cognition Approach to Compositional Generation in Grounded Language Understanding0
Guiding CTC Posterior Spike Timings for Improved Posterior Fusion and Knowledge Distillation0
Guided Variational Autoencoder for Disentanglement Learning0
Guided Upsampling Network for Real-Time Semantic Segmentation0
DarSwin-Unet: Distortion Aware Encoder-Decoder Architecture0
Radical analysis network for zero-shot learning in printed Chinese character recognition0
Focus-Driven Contrastive Learning for Medical Question Summarization0
Adaptive Degradation Process with Deep Learning-Driven Trajectory0
Recurrent Auto-Encoder With Multi-Resolution Ensemble and Predictive Coding for Multivariate Time-Series Anomaly Detection0
Guided Latent Slot Diffusion for Object-Centric Learning0
Guided Generative Models using Weak Supervision for Detecting Object Spatial Arrangement in Overhead Images0
RAFT-MSF: Self-Supervised Monocular Scene Flow using Recurrent Optimizer0
DAPDAG: Domain Adaptation via Perturbed DAG Reconstruction0
A Poisson-Guided Decomposition Network for Extreme Low-Light Image Enhancement0
RAMP: Retrieval-Augmented MOS Prediction via Confidence-based Dynamic Weighting0
Recurrent Auto-Encoder Model for Multidimensional Time Series Representation0
RandAR: Decoder-only Autoregressive Visual Generation in Random Orders0
Random-Key Algorithms for Optimizing Integrated Operating Room Scheduling0
Recurrent convolutional neural networks for mandible segmentation from computed tomography0
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