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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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Revisiting Non-Autoregressive Translation at ScaleCode0
Garden-Path Traversal in GPT-2Code0
Revisiting File Context for Source Code SummarizationCode0
ConvUNeXt: An efficient convolution neural network for medical image segmentationCode0
Revisiting Deep Learning for Variable Type RecoveryCode0
Revisiting Active Sets for Gaussian Process DecodersCode0
GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial TrainingCode0
Reversible Recurrent Neural NetworksCode0
Reverse-engineering Bar Charts Using Neural NetworksCode0
GanLM: Encoder-Decoder Pre-training with an Auxiliary DiscriminatorCode0
ConvTransSeg: A Multi-resolution Convolution-Transformer Network for Medical Image SegmentationCode0
Atmospheric Transmission and Thermal Inertia Induced Blind Road Segmentation with a Large-Scale Dataset TBRSDCode0
AIpom at SemEval-2024 Task 8: Detecting AI-produced Outputs in M4Code0
Neuron segmentation using 3D wavelet integrated encoder-decoder networkCode0
3D-TransUNet for Brain Metastases Segmentation in the BraTS2023 ChallengeCode0
Revealing the Power of Masked Autoencoders in Traffic ForecastingCode0
Retrosynthetic reaction prediction using neural sequence-to-sequence modelsCode0
Retrieving Sequential Information for Non-Autoregressive Neural Machine TranslationCode0
Retrieve & Memorize: Dialog Policy Learning with Multi-Action MemoryCode0
G2GT: Retrosynthesis Prediction with Graph to Graph Attention Neural Network and Self-TrainingCode0
Convolutional Sequence to Sequence Model for Human DynamicsCode0
Rethinking the adaptive relationship between Encoder Layers and Decoder LayersCode0
Rethinking Supervised Learning and Reinforcement Learning in Task-Oriented Dialogue SystemsCode0
FutureGAN: Anticipating the Future Frames of Video Sequences using Spatio-Temporal 3d Convolutions in Progressively Growing GANsCode0
Convolutional GRU Network for Seasonal Prediction of the El Niño-Southern OscillationCode0
Rethinking Normalization Strategies and Convolutional Kernels for Multimodal Image FusionCode0
Rethinking Link Prediction for Directed GraphsCode0
Functional Autoencoder for Smoothing and Representation LearningCode0
Rethinking Data Augmentation for Low-Resource Neural Machine Translation: A Multi-Task Learning ApproachCode0
Rethinking Boundaries: End-To-End Recognition of Discontinuous Mentions with Pointer NetworksCode0
Rethinking 360deg Image Visual Attention Modelling With Unsupervised Learning.Code0
A Simplified Fully Quantized Transformer for End-to-end Speech RecognitionCode0
A Time-Varying Information Measure for Tracking Dynamics of Neural Codes in a Neural EnsembleCode0
Restoring the Sister: Reconstructing a Lexicon from Sister Languages using Neural Machine TranslationCode0
Response Generation by Context-aware Prototype EditingCode0
RESOLVE: Relational Reasoning with Symbolic and Object-Level Features Using Vector Symbolic ProcessingCode0
Residual Squeeze-and-Excitation Network for Fast Image DerainingCode0
Residual Pyramid Learning for Single-Shot Semantic SegmentationCode0
FTL: Transfer Learning Nonlinear Plasma Dynamic Transitions in Low Dimensional Embeddings via Deep Neural NetworksCode0
Control+Shift: Generating Controllable Distribution ShiftsCode0
Res-CR-Net, a residual network with a novel architecture optimized for the semantic segmentation of microscopy imagesCode0
FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial PriorsCode0
Repurposing Language Models into Embedding Models: Finding the Compute-Optimal RecipeCode0
Representing Schema Structure with Graph Neural Networks for Text-to-SQL ParsingCode0
FrozenSeg: Harmonizing Frozen Foundation Models for Open-Vocabulary SegmentationCode0
Controlling Output Length in Neural Encoder-DecodersCode0
A Temporally-Aware Interpolation Network for Video Frame InpaintingCode0
Training Heterogeneous Features in Sequence to Sequence Tasks: Latent Enhanced Multi-filter Seq2Seq ModelCode0
Representation and Correlation Enhanced Encoder-Decoder Framework for Scene Text RecognitionCode0
From Zero-Shot Learning to Cold-Start RecommendationCode0
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