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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
Generative Models Improve Radiomics Performance in Different Tasks and Different Datasets: An Experimental Study0
Secure and Private Source Coding with Private Key and Decoder Side Information0
SeATrans: Learning Segmentation-Assisted diagnosis model via Transformer0
Generative modeling with one recursive network0
Shallow Encoder Deep Decoder (SEDD) Networks for Image Encryption and Decryption0
SequencePAR: Understanding Pedestrian Attributes via A Sequence Generation Paradigm0
Sequence Prediction Under Missing Data : An RNN Approach Without Imputation0
Sequence to Better Sequence: Continuous Revision of Combinatorial Structures0
Shall We Pretrain Autoregressive Language Models with Retrieval? A Comprehensive Study0
Sequence to Logic with Copy and Cache0
Sequence-to-Segment Networks for Segment Detection0
Sequence-to-sequence AMR Parsing with Ancestor Information0
SHAPED: Shared-Private Encoder-Decoder for Text Style Adaptation0
Sequence-to-sequence Automatic Speech Recognition with Word Embedding Regularization and Fused Decoding0
Seasonal Encoder-Decoder Architecture for Forecasting0
Generative Modeling and Inverse Imaging of Cardiac Transmembrane Potential0
Sequence-To-Sequence Domain Adaptation Network for Robust Text Image Recognition0
Sequence-to-Sequence Imputation of Missing Sensor Data0
Sequence-to-Sequence Knowledge Graph Completion and Question Answering0
Searchable Hidden Intermediates for End-to-End Models of Decomposable Sequence Tasks0
Routing in Sparsely-gated Language Models responds to Context0
SEAL: Segment-wise Extractive-Abstractive Long-form Text Summarization0
Seal: Advancing Speech Language Models to be Few-Shot Learners0
SeaDAG: Semi-autoregressive Diffusion for Conditional Directed Acyclic Graph Generation0
Generative linguistic representation for spoken language identification0
Sequence to Sequence Networks for Roman-Urdu to Urdu Transliteration0
SGFormer: Spherical Geometry Transformer for 360 Depth Estimation0
Sequence-to-Sequence Prediction of Vehicle Trajectory via LSTM Encoder-Decoder Architecture0
SEA: A Spatially Explicit Architecture for Multi-Agent Reinforcement Learning0
SE3-Pose-Nets: Structured Deep Dynamics Models for Visuomotor Planning and Control0
Generative Gaussian Splatting for Unbounded 3D City Generation0
Sequence-to-Sequence Speech Recognition with Time-Depth Separable Convolutions0
SE(3) Equivariant Ray Embeddings for Implicit Multi-View Depth Estimation0
Sequential choice in ordered bundles0
Sequential Context Encoding for Duplicate Removal0
ReGAE: Graph autoencoder based on recursive neural networks0
Attention-based Feature Compression for CNN Inference Offloading in Edge Computing0
Sequential Learning of Movement Prediction in Dynamic Environments using LSTM Autoencoder0
Curriculum Learning in Deep Neural Networks for Financial Forecasting0
Sequential View Synthesis with Transformer0
Generative Encoder-Decoder Models for Task-Oriented Spoken Dialog Systems with Chatting Capability0
Graph-based Neural Modules to Inspect Attention-based Architectures: A Position Paper0
SDI-Net: Toward Sufficient Dual-View Interaction for Low-light Stereo Image Enhancement0
Serialized Output Training by Learned Dominance0
Serialized Output Training for End-to-End Overlapped Speech Recognition0
Cross-Element Combinatorial Selection for Multi-Element Creative in Display Advertising0
SeRP: Self-Supervised Representation Learning Using Perturbed Point Clouds0
SGANVO: Unsupervised Deep Visual Odometry and Depth Estimation with Stacked Generative Adversarial Networks0
Generative Deep Neural Networks for Dialogue: A Short Review0
Cross-Domain Lossy Compression as Optimal Transport with an Entropy Bottleneck0
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