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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
Auto-Encoding for Shared Cross Domain Feature Representation and Image-to-Image Translation0
HyperRAG: Enhancing Quality-Efficiency Tradeoffs in Retrieval-Augmented Generation with Reranker KV-Cache Reuse0
Hypergraph Learning based Recommender System for Anomaly Detection, Control and Optimization0
Deep Convolutional Encoder-Decoders with Aggregated Multi-Resolution Skip Connections for Skin Lesion Segmentation0
Autoencoding Documents for Topic Modeling with L-2 Sparsity Regularization0
Autoencoding Hyperbolic Representation for Adversarial Generation0
HyGNN: Drug-Drug Interaction Prediction via Hypergraph Neural Network0
Auto-encodeurs variationnels : contrecarrer le problème de posterior collapse grâce à la régularisation du décodeur (Variational auto-encoders : prevent posterior collapse via decoder regularization)0
HydraSum - Disentangling Stylistic Features in Text Summarization using Multi-Decoder Models0
Deep Context-Aware Recommender System Utilizing Sequential Latent Context0
Hybrid Transformer/CTC Networks for Hardware Efficient Voice Triggering0
Deep Conditional HDRI: Inverse Tone Mapping via Dual Encoder-Decoder Conditioning Method0
Autoencoder Trees0
A Model-agnostic Data Manipulation Method for Persona-based Dialogue Generation0
Adaptive Multi-pass Decoder for Neural Machine Translation0
Hybrid Transducer and Attention based Encoder-Decoder Modeling for Speech-to-Text Tasks0
Hybrid Statistical Machine Translation for English-Myanmar: UTYCC Submission to WAT-20210
Deep Compressed Learning for 3D Seismic Inversion0
Hybrid Skip: A Biologically Inspired Skip Connection for the UNet Architecture0
Hybrid Self-Attention Network for Machine Translation0
Deep Complex U-Net with Conformer for Audio-Visual Speech Enhancement0
Hybrid Routing Transformer for Zero-Shot Learning0
Hybrid-Regressive Neural Machine Translation0
Deep Communicating Agents for Abstractive Summarization0
Amodal Optical Flow0
Hybrid Neural Models For Sequence Modelling: The Best Of Three Worlds0
Deep Capsule Encoder-Decoder Network for Surrogate Modeling and Uncertainty Quantification0
HybridNet: Classification and Reconstruction Cooperation for Semi-Supervised Learning0
Hybrid Mamba-Transformer Decoder for Error-Correcting Codes0
Auto-Encoder Optimized PAM IM/DD Transceivers for Amplified Fiber Links0
Deep Blind Image Inpainting0
Autoencoder for Interconnect's Bandwidth Relaxation in Large Scale MIMO-OFDM Processing0
AM-MTEEG: Multi-task EEG classification based on impulsive associative memory0
HybridFlow: Infusing Continuity into Masked Codebook for Extreme Low-Bitrate Image Compression0
Hybrid Feature Embedding For Automatic Building Outline Extraction0
Hybrid Data-Model Parallel Training for Sequence-to-Sequence Recurrent Neural Network Machine Translation0
Hybrid Attention Networks for Flow and Pressure Forecasting in Water Distribution Systems0
Hybrid Attention Network for Accurate Breast Tumor Segmentation in Ultrasound Images0
Hybrid Attention-based Encoder-decoder Model for Efficient Language Model Adaptation0
Hybrid Approach for 3D Head Reconstruction: Using Neural Networks and Visual Geometry0
HW-TSC’s Participation in the WMT 2021 Efficiency Shared Task0
Deep Auto-encoder with Neural Response0
Autoencoder-based Communications with Reconfigurable Intelligent Surfaces0
HW-TSC’s Participation in the IWSLT 2022 Isometric Spoken Language Translation0
HUTFormer: Hierarchical U-Net Transformer for Long-Term Traffic Forecasting0
Deep Autoencoder-based Fuzzy C-Means for Topic Detection0
HumanRAM: Feed-forward Human Reconstruction and Animation Model using Transformers0
Deep Attributed Network Representation Learning via Attribute Enhanced Neighborhood0
Auto-decoding Graphs0
Human Pose Estimation from Ambiguous Pressure Recordings with Spatio-temporal Masked Transformers0
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