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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
Joint Distributional Learning via Cramer-Wold Distance0
Joint Design of Protein Sequence and Structure based on Motifs0
Depth-Adaptive Transformer0
Joint Depth Prediction and Semantic Segmentation with Multi-View SAM0
Joint CS-MRI Reconstruction and Segmentation with a Unified Deep Network0
Rank-One Editing of Encoder-Decoder Models0
Joint Copying and Restricted Generation for Paraphrase0
Rank Reduction Autoencoders0
Dependency-Based Self-Attention for Transformer NMT0
Rapid Language Adaptation for Multilingual E2E Speech Recognition Using Encoder Prompting0
Benchmarking Diverse-Modal Entity Linking with Generative Models0
An attention model for the formation of collectives in real-world domains0
A Deep-Bayesian Framework for Adaptive Speech Duration Modification0
Joint Coordinate Regression and Association For Multi-Person Pose Estimation, A Pure Neural Network Approach0
Joint Channel Estimation and Feedback with Masked Token Transformers in Massive MIMO Systems0
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
Density-preserving Deep Point Cloud Compression0
Rateless Stochastic Coding for Delay-Constrained Semantic Communication0
Joint-bone Fusion Graph Convolutional Network for Semi-supervised Skeleton Action Recognition0
RATSF: Empowering Customer Service Volume Management through Retrieval-Augmented Time-Series Forecasting0
Joint Background Reconstruction and Foreground Segmentation via A Two-stage Convolutional Neural Network0
Dense Transformer Networks for Brain Electron Microscopy Image Segmentation0
Joint Activity Detection, Channel Estimation, and Data Decoding for Grant-free Massive Random Access0
Joint Activity Detection and Data Decoding in Massive Random Access via a Turbo Receiver0
RDBE: Reasoning Distillation-Based Evaluation Enhances Automatic Essay Scoring0
RD-Optimized Trit-Plane Coding of Deep Compressed Image Latent Tensors0
Dense Self-Supervised Learning for Medical Image Segmentation0
Benchmarking and Enhancing Surgical Phase Recognition Models for Robotic-Assisted Esophagectomy0
An Attention-LSTM Hybrid Model for the Coordinated Routing of Multiple Vehicles0
Dense RGB SLAM with Neural Implicit Maps0
JHUBC's Submission to LT4HALA EvaLatin 20200
JFP: Joint Future Prediction with Interactive Multi-Agent Modeling for Autonomous Driving0
Realistic text replacement with non-uniform style conditioning0
Reality Transform Adversarial Generators for Image Splicing Forgery Detection and Localization0
Dense Registration and Mosaicking of Fingerprints by Training an End-to-End Network0
Jewelry Recognition via Encoder-Decoder Models0
DenseRAN for Offline Handwritten Chinese Character 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
JetFormer: An Autoregressive Generative Model of Raw Images and Text0
Real-Time Decoding of an Integrate and Fire Encoder0
Dense Object Grounding in 3D Scenes0
Behind the Veil: Enhanced Indoor 3D Scene Reconstruction with Occluded Surfaces Completion0
An Attention-Guided Deep Regression Model for Landmark Detection in Cephalograms0
JBNU at MRP 2019: Multi-level Biaffine Attention for Semantic Dependency Parsing0
Densely Dilated Spatial Pooling Convolutional Network using benign loss functions for imbalanced volumetric prostate segmentation0
Real-Time Neural Materials using Block-Compressed Features0
Japanese Zero Anaphora Resolution Can Benefit from Parallel Texts Through Neural Transfer Learning0
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