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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
Random sampling of bandlimited signals on graphs0
Continual Learning with Embedding Layer Surgery and Task-wise Beam Search using Whisper0
REFUGE CHALLENGE 2018-Task 2:Deep Optic Disc and Cup Segmentation in Fundus Images Using U-Net and Multi-scale Feature Matching Networks0
Guided Latent Slot Diffusion for Object-Centric Learning0
Rank-one Detector for Kronecker-Structured Constant Modulus Constellations0
Rank-One Editing of Encoder-Decoder Models0
Focus on the present: a regularization method for the ASR source-target attention layer0
Rank Reduction Autoencoders0
RankT5: Fine-Tuning T5 for Text Ranking with Ranking Losses0
Rapid Language Adaptation for Multilingual E2E Speech Recognition Using Encoder Prompting0
Rapid Speaker Adaptation in Low Resource Text to Speech Systems using Synthetic Data and Transfer learning0
Guided Generative Models using Weak Supervision for Detecting Object Spatial Arrangement in Overhead Images0
FoldToken2: Learning compact, invariant and generative protein structure language0
RASR2: The RWTH ASR Toolkit for Generic Sequence-to-sequence Speech Recognition0
DAPDAG: Domain Adaptation via Perturbed DAG Reconstruction0
Rate-Adaptive Generative Semantic Communication Using Conditional Diffusion Models0
Rate-Aware Learned Speech Compression0
Rate Compatible LDPC Neural Decoding Network: A Multi-Task Learning Approach0
A Poisson-Guided Decomposition Network for Extreme Low-Light Image Enhancement0
Rateless Stochastic Coding for Delay-Constrained Semantic Communication0
Sum-Rate-Distortion Function for Indirect Multiterminal Source Coding in Federated Learning0
RATSF: Empowering Customer Service Volume Management through Retrieval-Augmented Time-Series Forecasting0
Active Data Curation Effectively Distills Large-Scale Multimodal Models0
RAW: A Robust and Agile Plug-and-Play Watermark Framework for AI-Generated Images with Provable Guarantees0
RefSAM3D: Adapting SAM with Cross-modal Reference for 3D Medical Image Segmentation0
Guidance Module Network for Video Captioning0
RDBE: Reasoning Distillation-Based Evaluation Enhances Automatic Essay Scoring0
RD-Optimized Trit-Plane Coding of Deep Compressed Image Latent Tensors0
GUARDIAN: Safeguarding LLM Multi-Agent Collaborations with Temporal Graph Modeling0
Guaranteed Conditional Diffusion: 3D Block-based Models for Scientific Data Compression0
DAMRO: Dive into the Attention Mechanism of LVLM to Reduce Object Hallucination0
Reading and Acting while Blindfolded: The Need for Semantics in Text Game Agents0
GTR-LSTM: A Triple Encoder for Sentence Generation from RDF Data0
Timestep-Aware Diffusion Model for Extreme Image Rescaling0
Realistic text replacement with non-uniform style conditioning0
Reality Transform Adversarial Generators for Image Splicing Forgery Detection and Localization0
Attentive Dual Stream Siamese U-net for Flood Detection on Multi-temporal Sentinel-1 Data0
Realizing a Low-Power Head-Mounted Phase-Only Holographic Display by Light-Weight Compression0
GTC: Guided Training of CTC Towards Efficient and Accurate Scene Text Recognition0
Real-time Acquisition and Reconstruction of Dynamic Volumes with Neural Structured Illumination0
Real-Time and Accurate: Zero-shot High-Fidelity Singing Voice Conversion with Multi-Condition Flow Synthesis0
DAISI: Database for AI Surgical Instruction0
Real-Time Decoding of an Integrate and Fire Encoder0
Forklift: An Extensible Neural Lifter0
Real-time Joint Object Detection and Semantic Segmentation Network for Automated Driving0
Reflective Decoding Network for Image Captioning0
ReFrame: Layer Caching for Accelerated Inference in Real-Time Rendering0
Real-time Neonatal Chest Sound Separation using Deep Learning0
Real-Time Neural Materials using Block-Compressed Features0
Regional Priority Based Anomaly Detection using Autoencoders0
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