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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
CNNATT: Deep EEG & fNIRS Real-Time Decoding of bimanual forces0
Analysis of Levenshtein Transformer's Decoder and Its Variants0
Incorporating Interlocutor-Aware Context into Response Generation on Multi-Party Chatbots0
Incorporating Inner-word and Out-word Features for Mongolian Morphological Segmentation0
Deep Rao-Blackwellised Particle Filters for Time Series Forecasting0
Incorporating Heterogeneous User Behaviors and Social Influences for Predictive Analysis0
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Deep Probabilistic Time Series Forecasting using Augmented Recurrent Input for Dynamic Systems0
Incorporating Global Visual Features into Attention-Based Neural Machine Translation0
Incorporating Copying Mechanism in Image Captioning for Learning Novel Objects0
Deep Predictive Video Compression with Bi-directional Prediction0
Deep Preconditioners and their application to seismic wavefield processing0
Analysis of Convolutional Decoder for Image Caption Generation0
AdaTag: Multi-Attribute Value Extraction from Product Profiles with Adaptive Decoding0
A Binary Convolutional Encoder-decoder Network for Real-time Natural Scene Text Processing0
3D-2D Neural Nets for Phase Retrieval in Noisy Interferometric Imaging0
Self-supervised Multi-future Occupancy Forecasting for Autonomous Driving0
Incorporating Behavioral Hypotheses for Query Generation0
Incorporating Background Knowledge into Video Description Generation0
DeepPET: A deep encoder-decoder network for directly solving the PET reconstruction inverse problem0
Deep Performer: Score-to-Audio Music Performance Synthesis0
AV-SAM: Segment Anything Model Meets Audio-Visual Localization and Segmentation0
InAttention: Linear Context Scaling for Transformers0
Imputing Missing Observations with Time Sliced Synthetic Minority Oversampling Technique0
Impulsive Noise Immunity of Multidimensional Pulse Position Modulation0
Improving Zero-shot Voice Style Transfer via Disentangled Representation Learning0
Deep Perceptual Compression0
Analysing the potential of seq-to-seq models for incremental interpretation in task-oriented dialogue0
Improving Zero-shot Neural Machine Translation on Language-specific Encoders-Decoders0
Improving Voice Trigger Detection with Metric Learning0
Improving Visual Speech Enhancement Network by Learning Audio-visual Affinity with Multi-head Attention0
Deep Optics for Single-shot High-dynamic-range Imaging0
Improving Visual Question Answering by Referring to Generated Paragraph Captions0
Deep Optical Coding Design in Computational Imaging0
Improving VAE-based Representation Learning0
Improving Uyghur ASR systems with decoders using morpheme-based language models0
AVGZSLNet: Audio-Visual Generalized Zero-Shot Learning by Reconstructing Label Features from Multi-Modal Embeddings0
Analysing Dropout and Compounding Errors in Neural Language Models0
AdaST: Dynamically Adapting Encoder States in the Decoder for End-to-End Speech-to-Text Translation0
AVD: Adversarial Video Distillation0
Improving Transformer-based Conversational ASR by Inter-Sentential Attention Mechanism0
Deep Neural Networks and End-to-End Learning for Audio Compression0
Improving Training Efficiency of Diffusion Models via Multi-Stage Framework and Tailored Multi-Decoder Architecture0
Improving Top-K Decoding for Non-Autoregressive Semantic Parsing via Intent Conditioning0
Deep Neural Machine Translation with Linear Associative Unit0
AVATAR submission to the Ego4D AV Transcription Challenge0
An adaptive closed-loop ECoG decoder for long-term and stable bimanual control of an exoskeleton by a tetraplegic0
Improving The Reconstruction Quality by Overfitted Decoder Bias in Neural Image Compression0
Deep Neural Crossover0
Improving the Performance of Neural Machine Translation Involving Morphologically Rich Languages0
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