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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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Keyphrase Generation: A Multi-Aspect Survey0
U-ReSNet: Ultimate coupling of Registration and Segmentation with deep NetsCode0
Panoptic-DeepLabCode0
BitNet: Learning-Based Bit-Depth ExpansionCode0
Eyenet: Attention based Convolutional Encoder-Decoder Network for Eye Region Segmentation0
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MASTER: Multi-Aspect Non-local Network for Scene Text RecognitionCode1
Mapping Natural-language Problems to Formal-language Solutions Using Structured Neural RepresentationsCode0
Controlled Text Generation for Data Augmentation in Intelligent Artificial Agents0
Classification As Decoder: Trading Flexibility For Control In Neural Dialogue0
High Mutual Information in Representation Learning with Symmetric Variational Inference0
Conditional out-of-sample generation for unpaired data using trVAECode0
Hitachi at MRP 2019: Unified Encoder-to-Biaffine Network for Cross-Framework Meaning Representation Parsing0
Tree-Structured Semantic Encoder with Knowledge Sharing for Domain Adaptation in Natural Language Generation0
Mental Task Classification Using Electroencephalogram SignalCode0
Using Image Priors to Improve Scene Understanding0
Text Embellishment using Attention Based Encoder-Decoder Model0
Low Level Linguistic Controls for Style Transfer and Content Preservation0
Head-First Linearization with Tree-Structured Representation0
What goes into a word: generating image descriptions with top-down spatial knowledge0
Face Video Deblurring Using 3D Facial Priors0
SO-HandNet: Self-Organizing Network for 3D Hand Pose Estimation With Semi-Supervised Learning0
View Independent Generative Adversarial Network for Novel View Synthesis0
Deep Tensor ADMM-Net for Snapshot Compressive Imaging0
Attentional Neural Fields for Crowd Counting0
AGSS-VOS: Attention Guided Single-Shot Video Object SegmentationCode0
ERL-Net: Entangled Representation Learning for Single Image De-Raining0
TransGCN:Coupling Transformation Assumptions with Graph Convolutional Networks for Link Prediction0
A Three-dimensional Convolutional-Recurrent Network for Convective Storm Nowcasting0
Additional Shared Decoder on Siamese Multi-view Encoders for Learning Acoustic Word Embeddings0
Retrieval-based Goal-Oriented Dialogue Generation0
Towards Diverse Paraphrase Generation Using Multi-Class Wasserstein GAN0
Facial Expression Recognition Using Disentangled Adversarial Learning0
Implicit Discriminator in Variational Autoencoder0
Point Attention Network for Semantic Segmentation of 3D Point Clouds0
MRCNet: Crowd Counting and Density Map Estimation in Aerial and Ground ImageryCode0
Improving Semantic Parsing with Neural Generator-Reranker Architecture0
A Hierarchical Approach for Visual Storytelling Using Image Description0
Monotonic Multihead AttentionCode1
Improving RNN Transducer Modeling for End-to-End Speech RecognitionCode0
Multiple Object Forecasting: Predicting Future Object Locations in Diverse EnvironmentsCode0
Dual-Stream Pyramid Registration NetworkCode0
Low-Resource Response Generation with Template PriorCode0
Deep Learning-based Polar Code Design0
RGTI:Response generation via templates integration for End to End dialog0
Removing the Representation Error of GAN Image Priors Using the Deep Decoder0
Progressive Upsampling Audio Synthesis via Effective Adversarial Training0
Compression without Quantization0
CGT: Clustered Graph Transformer for Urban Spatio-temporal Prediction0
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