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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
A Temporal Encoder-Decoder Approach to Extracting Blood Volume Pulse Signal Morphology from Face VideosCode0
RepeatNet: A Repeat Aware Neural Recommendation Machine for Session-based RecommendationCode0
From voxels to pixels and back: Self-supervision in natural-image reconstruction from fMRICode0
Controlled tasks for model analysis: Retrieving discrete information from sequencesCode0
A Template-guided Hybrid Pointer Network for Knowledge-based Task-oriented Dialogue SystemsCode0
ReLU's Revival: On the Entropic Overload in Normalization-Free Large Language ModelsCode0
From Points to Functions: Infinite-dimensional Representations in Diffusion ModelsCode0
Relation Extraction with Instance-Adapted Predicate DescriptionsCode0
From Pixels to Progress: Generating Road Network from Satellite Imagery for Socioeconomic Insights in Impoverished AreasCode0
From PEFT to DEFT: Parameter Efficient Finetuning for Reducing Activation Density in TransformersCode0
A Relational Memory-based Embedding Model for Triple Classification and Search PersonalizationCode0
From Partial to Strictly Incremental Constituent ParsingCode0
From neural PCA to deep unsupervised learningCode0
Controllable Video Captioning with POS Sequence Guidance Based on Gated Fusion NetworkCode0
A Template-guided Hybrid Pointer Network for Knowledge-basedTask-oriented Dialogue SystemsCode0
A Hybrid Frequency-Spatial Domain Model for Sparse Image Reconstruction in Scanning Transmission Electron MicroscopyCode0
AdaCS: Adaptive Normalization for Enhanced Code-Switching ASRCode0
Reinforcement Learning for Bandit Neural Machine Translation with Simulated Human FeedbackCode0
From Models To Experiments: Shallow Recurrent Decoder Networks on the DYNASTY Experimental FacilityCode0
Reinforced Dynamic Reasoning for Conversational Question GenerationCode0
Reinforced Decoder: Towards Training Recurrent Neural Networks for Time Series ForecastingCode0
Regularizing Variational Autoencoder with Diversity and Uncertainty AwarenessCode0
Regularizing RNNs for Caption Generation by Reconstructing The Past with The PresentCode0
Regularizing Neural Networks for Future Trajectory Prediction via Inverse Reinforcement Learning FrameworkCode0
From Complexity to Clarity: Transforming Chest X-ray Reports with Chained Prompting (Student Abstract) AuthorsCode0
From Complexity to Clarity: Transforming Chest X-ray Reports with Chained Prompting (Student Abstract)Code0
From Chaos to Clarity: Time Series Anomaly Detection in Astronomical ObservationsCode0
Region-Adaptive Dense Network for Efficient Motion DeblurringCode0
RefNet: A Reference-aware Network for Background Based ConversationCode0
From Brain Space to Distributional Space: The Perilous Journeys of fMRI DecodingCode0
A Hybrid Convolutional Variational Autoencoder for Text GenerationCode0
FRNet: Factorized and Regular Blocks Network for Semantic Segmentation in Road SceneCode0
ReenactGAN: Learning to Reenact Faces via Boundary TransferCode0
FR-MRInet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder for Brain Tumor Segmentation with Relu-RGB and Sliding-windowCode0
Reduced-Order Autodifferentiable Ensemble Kalman FiltersCode0
RED: Reinforced Encoder-Decoder Networks for Action AnticipationCode0
RedNet: Residual Encoder-Decoder Network for indoor RGB-D Semantic SegmentationCode0
Recursive Tree Grammar AutoencodersCode0
Asymmetric Dual-Decoder U-Net for Joint Rain and Haze RemovalCode0
ACVAE-VC: Non-parallel many-to-many voice conversion with auxiliary classifier variational autoencoderCode0
Recurrent Neural Networks in Linguistic Theory: Revisiting Pinker and Prince (1988) and the Past Tense DebateCode0
Recurrent Back-Projection Network for Video Super-ResolutionCode0
Recurrent Auto-Encoder Model for Large-Scale Industrial Sensor Signal AnalysisCode0
Contrastively Learning Visual Attention as Affordance Cues from Demonstrations for Robotic GraspingCode0
Recurrent Attention Models with Object-centric Capsule Representation for Multi-object RecognitionCode0
Recurrent Attention for Neural Machine TranslationCode0
ReC-TTT: Contrastive Feature Reconstruction for Test-Time TrainingCode0
Recovering Barabási-Albert Parameters of Graphs through DisentanglementCode0
Reconstruction Network for Video CaptioningCode0
Contrastive Learning enhanced Author-Style Headline GenerationCode0
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