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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
Take an Irregular Route: Enhance the Decoder of Time-Series Forecasting TransformerCode1
FREDSum: A Dialogue Summarization Corpus for French Political DebatesCode1
Towards Enhanced Image Inpainting: Mitigating Unwanted Object Insertion and Preserving Color ConsistencyCode1
On the Learnability of Watermarks for Language ModelsCode1
Doodle Your 3D: From Abstract Freehand Sketches to Precise 3D ShapesCode1
PrimDiffusion: Volumetric Primitives Diffusion for 3D Human GenerationCode1
DiaPer: End-to-End Neural Diarization with Perceiver-Based AttractorsCode1
Trajeglish: Traffic Modeling as Next-Token PredictionCode1
GPT-4 Enhanced Multimodal Grounding for Autonomous Driving: Leveraging Cross-Modal Attention with Large Language ModelsCode1
A Layer-Wise Tokens-to-Token Transformer Network for Improved Historical Document Image EnhancementCode1
Object Recognition as Next Token PredictionCode1
COTR: Compact Occupancy TRansformer for Vision-based 3D Occupancy PredictionCode1
BEVNeXt: Reviving Dense BEV Frameworks for 3D Object DetectionCode1
GIVT: Generative Infinite-Vocabulary TransformersCode1
SPOT: Self-Training with Patch-Order Permutation for Object-Centric Learning with Autoregressive TransformersCode1
Motion-Guided Latent Diffusion for Temporally Consistent Real-world Video Super-resolutionCode1
Efficient Multimodal Semantic Segmentation via Dual-Prompt LearningCode1
DEVIAS: Learning Disentangled Video Representations of Action and SceneCode1
LGFCTR: Local and Global Feature Convolutional Transformer for Image MatchingCode1
SODA: Bottleneck Diffusion Models for Representation LearningCode1
RQFormer: Rotated Query Transformer for End-to-End Oriented Object DetectionCode1
A Two-Stage Adaptation of Large Language Models for Text RankingCode1
I-MedSAM: Implicit Medical Image Segmentation with Segment AnythingCode1
DEU-Net: Dual-Encoder U-Net for Automated Skin Lesion SegmentationCode1
SED: A Simple Encoder-Decoder for Open-Vocabulary Semantic SegmentationCode1
MeshGPT: Generating Triangle Meshes with Decoder-Only TransformersCode1
SemiVL: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Vision-Language GuidanceCode1
VSCode: General Visual Salient and Camouflaged Object Detection with 2D Prompt LearningCode1
DAE-Net: Deforming Auto-Encoder for fine-grained shape co-segmentationCode1
FedHCA^2: Towards Hetero-Client Federated Multi-Task LearningCode1
nach0: Multimodal Natural and Chemical Languages Foundation ModelCode1
Exchanging Dual Encoder-Decoder: A New Strategy for Change Detection with Semantic Guidance and Spatial LocalizationCode1
Neural-Logic Human-Object Interaction DetectionCode1
Language Generation from Brain RecordingsCode1
XplainLLM: A Knowledge-Augmented Dataset for Reliable Grounded Explanations in LLMsCode1
RENI++ A Rotation-Equivariant, Scale-Invariant, Natural Illumination PriorCode1
Progressive Feedback-Enhanced Transformer for Image Forgery LocalizationCode1
Generative De-Quantization for Neural Speech Codec via Latent DiffusionCode1
GPU-Accelerated WFST Beam Search Decoder for CTC-based Speech RecognitionCode1
A Simple Interpretable Transformer for Fine-Grained Image Classification and AnalysisCode1
Detecting Any Human-Object Interaction Relationship: Universal HOI Detector with Spatial Prompt Learning on Foundation ModelsCode1
Plug-and-Play Stability for Intracortical Brain-Computer Interfaces: A One-Year Demonstration of Seamless Brain-to-Text CommunicationCode1
ScorePerformer: Expressive Piano Performance Rendering With Fine-Grained ControlCode1
Using DUCK-Net for Polyp Image SegmentationCode1
Holistic Representation Learning for Multitask Trajectory Anomaly DetectionCode1
Lightweight super resolution network for point cloud geometry compressionCode1
Concatenated Masked Autoencoders as Spatial-Temporal LearnerCode1
CROMA: Remote Sensing Representations with Contrastive Radar-Optical Masked AutoencodersCode1
HEDNet: A Hierarchical Encoder-Decoder Network for 3D Object Detection in Point CloudsCode1
From Denoising Training to Test-Time Adaptation: Enhancing Domain Generalization for Medical Image SegmentationCode1
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