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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
Unsupervised Neural Machine Translation with Future Rewarding0
Normalising Non-standardised Orthography in Algerian Code-switched User-generated Data0
CMU’s Machine Translation System for IWSLT 20190
End-to-end Speech Translation System Description of LIT for IWSLT 20190
MrMep: Joint Extraction of Multiple Relations and Multiple Entity Pairs Based on Triplet Attention0
Low-Rank HOCA: Efficient High-Order Cross-Modal Attention for Video Captioning0
BME-UW at SRST-2019: Surface realization with Interpreted Regular Tree Grammars0
Learning to Order Graph Elements with Application to Multilingual Surface Realization0
Learning to Generate Word- and Phrase-Embeddings for Efficient Phrase-Based Neural Machine Translation0
Span-based Hierarchical Semantic Parsing for Task-Oriented Dialog0
Dirichlet Latent Variable Hierarchical Recurrent Encoder-Decoder in Dialogue Generation0
Benefits of Data Augmentation for NMT-based Text Normalization of User-Generated Content0
JBNU at MRP 2019: Multi-level Biaffine Attention for Semantic Dependency Parsing0
Transformer-based Model for Single Documents Neural Summarization0
Improving Generalization of Transformer for Speech Recognition with Parallel Schedule Sampling and Relative Positional Embedding0
Hierarchy Response Learning for Neural Conversation Generation0
Attribute-aware Sequence Network for Review Summarization0
Parameter Sharing Decoder Pair for Auto Composing0
BottleNet++: An End-to-End Approach for Feature Compression in Device-Edge Co-Inference SystemsCode0
Hidden State Guidance: Improving Image Captioning using An Image Conditioned Autoencoder0
Attention Is All You Need for Chinese Word SegmentationCode0
Generative network complex (GNC) for drug discovery0
Continuous Control with Contexts, Provably0
ON-TRAC Consortium End-to-End Speech Translation Systems for the IWSLT 2019 Shared Task0
Mixture factorized auto-encoder for unsupervised hierarchical deep factorization of speech signal0
Generating Questions for Knowledge Bases via Incorporating Diversified Contexts and Answer-Aware Loss0
Region-based Convolution Neural Network Approach for Accurate Segmentation of Pelvic Radiograph0
Disentangling the Spatial Structure and Style in Conditional VAE0
Incorporating Interlocutor-Aware Context into Response Generation on Multi-Party Chatbots0
Deep Multi-Magnification Networks for Multi-Class Breast Cancer Image Segmentation0
Unsupervised pre-training for sequence to sequence speech recognition0
Learning to Reconstruct Crack Profiles for Eddy Current Nondestructive TestingCode0
Sequence-to-sequence Automatic Speech Recognition with Word Embedding Regularization and Fused Decoding0
Self-supervised learning of class embeddings from video0
Multitask Learning For Different Subword Segmentations In Neural Machine Translation0
Memeify: A Large-Scale Meme Generation SystemCode0
Training ASR models by Generation of Contextual Information0
GRIP: Graph-based Interaction-aware Trajectory PredictionCode0
A Deep Learning Approach to Universal Binary Visible Light Communication Transceiver0
Dense Dilated Network with Probability Regularized Walk for Vessel Detection0
Wavelets to the Rescue: Improving Sample Quality of Latent Variable Deep Generative Models0
Generating a Common Question from Multiple Documents using Multi-source Encoder-Decoder Models0
ClsGAN: Selective Attribute Editing Model Based On Classification Adversarial NetworkCode0
Towards Online End-to-end Transformer Automatic Speech Recognition0
Learning audio representations via phase prediction0
When Segmentation is Not Enough: Rectifying Visual-Volume Discordance Through Multisensor Depth-Refined Semantic Segmentation for Food Intake Tracking in Long-Term Care0
Spatiotemporal Tile-based Attention-guided LSTMs for Traffic Video PredictionCode0
Unified Multi-scale Feature Abstraction for Medical Image Segmentation0
Diversifying Topic-Coherent Response Generation for Natural Multi-turn Conversations0
Attention-Guided Lightweight Network for Real-Time Segmentation of Robotic Surgical InstrumentsCode0
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