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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
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Decoding Continuous Character-based Language from Non-invasive Brain Recordings0
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Decoding Brain Motor Imagery with various Machine Learning techniques0
High Fidelity Semantic Shape Completion for Point Clouds using Latent Optimization0
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Higher-Order Function Networks for Learning Composable 3D Object Representations0
Decoders Matter for Semantic Segmentation: Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation0
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Alzheimer's Diagnosis and Generation-Based Chatbot Using Hierarchical Attention and Transformer0
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Hierarchy Response Learning for Neural Conversation Generation0
Hierarchical Text Classification As Sub-Hierarchy Sequence Generation0
Decoder-Only or Encoder-Decoder? Interpreting Language Model as a Regularized Encoder-Decoder0
AUNet: Attention-guided dense-upsampling networks for breast mass segmentation in whole mammograms0
Hierarchical Transformer-based Large-Context End-to-end ASR with Large-Context Knowledge Distillation0
Hierarchical Sequence to Sequence Voice Conversion with Limited Data0
Hierarchical Semantic Perceptual Listener Head Video Generation: A High-performance Pipeline0
Decoder-Only LLMs are Better Controllers for Diffusion Models0
AugRefer: Advancing 3D Visual Grounding via Cross-Modal Augmentation and Spatial Relation-based Referring0
Hierarchical Semantic Correspondence Networks for Video Paragraph Grounding0
Decoder-only Architecture for Streaming End-to-end Speech Recognition0
Hierarchical Scene Graph Encoder-Decoder for Image Paragraph Captioning0
Decoder-only Architecture for Speech Recognition with CTC Prompts and Text Data Augmentation0
Decoder Network Over Lightweight Reconstructed Feature for Fast Semantic Style Transfer0
Hierarchical Poset Decoding for Compositional Generalization in Language0
Decoder Modulation for Indoor Depth Completion0
Augmenting Pre-trained Language Models with QA-Memory for Open-Domain Question Answering0
AlphaVC: High-Performance and Efficient Learned Video Compression0
Hierarchical Photo-Scene Encoder for Album Storytelling0
Hierarchical Neural Program Synthesis0
Decoder Integration and Expected BLEU Training for Recurrent Neural Network Language Models0
Hierarchical Multi Task Learning With CTC0
Hierarchical Multitask Learning for CTC-based Speech Recognition0
Decoder Gradient Shield: Provable and High-Fidelity Prevention of Gradient-Based Box-Free Watermark Removal0
Decoder Fusion RNN: Context and Interaction Aware Decoders for Trajectory Prediction0
Augmenting Implicit Neural Shape Representations with Explicit Deformation Fields0
Hierarchical Memory Decoding for Video Captioning0
Hierarchical memory decoder for visual narrating0
Hierarchically-Structured Variational Autoencoders for Long Text Generation0
Hierarchically Structured Reinforcement Learning for Topically Coherent Visual Story Generation0
Decoder-free Robustness Disentanglement without (Additional) Supervision0
Hierarchical LSTM with Adjusted Temporal Attention for Video Captioning0
Hierarchical Long-term Video Prediction without Supervision0
Hierarchical Learning for Generation with Long Source Sequences0
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