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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
HiDAnet: RGB-D Salient Object Detection via Hierarchical Depth Awareness0
DDNet: Dual-path Decoder Network for Occlusion Relationship Reasoning0
Spiking CenterNet: A Distillation-boosted Spiking Neural Network for Object Detection0
HI-CMLM: Improve CMLM with Hybrid Decoder Input0
SpikeBottleNet: Spike-Driven Feature Compression Architecture for Edge-Cloud Co-Inference0
Spherical World-Locking for Audio-Visual Localization in Egocentric Videos0
HGDNet: A Height-Hierarchy Guided Dual-Decoder Network for Single View Building Extraction and Height Estimation0
DDNet: Cartesian-polar Dual-domain Network for the Joint Optic Disc and Cup Segmentation0
SRPCN: Structure Retrieval based Point Completion Network0
SRTransGAN: Image Super-Resolution using Transformer based Generative Adversarial Network0
SrTR: Self-reasoning Transformer with Visual-linguistic Knowledge for Scene Graph Generation0
SrvfNet: A Generative Network for Unsupervised Multiple Diffeomorphic Shape Alignment0
SS-3DCapsNet: Self-supervised 3D Capsule Networks for Medical Segmentation on Less Labeled Data0
SSCGAN: Facial Attribute Editing via Style Skip Connections0
Audio-Visual Speech Enhancement Using Multimodal Deep Convolutional Neural Networks0
Spherical Image Inpainting with Frame Transformation and Data-driven Prior Deep Networks0
Spherical Analysis of Learning Nonlinear Functionals0
SPGNet: Semantic Prediction Guidance for Scene Parsing0
Refining Latent Representations: A Generative SSL Approach for Heterogeneous Graph Learning0
Spelling Correction as a Foreign Language0
SSTN: Self-Supervised Domain Adaptation Thermal Object Detection for Autonomous Driving0
SSyncOA: Self-synchronizing Object-aligned Watermarking to Resist Cropping-paste Attacks0
SPEEDNet: Salient Pyramidal Enhancement Encoder-Decoder Network for Colonoscopy Images0
Hformer: Hybrid CNN-Transformer for Fringe Order Prediction in Phase Unwrapping of Fringe Projection0
High-level Feature Guided Decoding for Semantic Segmentation0
StableEmit: Selection Probability Discount for Reducing Emission Latency of Streaming Monotonic Attention ASR0
Speeding up Context-based Sentence Representation Learning with Non-autoregressive Convolutional Decoding0
Stable Signature is Unstable: Removing Image Watermark from Diffusion Models0
Speech-to-Singing Conversion based on Boundary Equilibrium GAN0
Heterogeneous reconstruction of deformable atomic models in Cryo-EM0
Speech segmentation with a neural encoder model of working memory0
Heterogeneous Graph Sequence Neural Networks for Dynamic Traffic Assignment0
DDI Prediction via Heterogeneous Graph Attention Networks0
AudioSlots: A slot-centric generative model for audio separation0
All You Need is an Improving Column: Enhancing Column Generation for Parallel Machine Scheduling via Transformers0
Stacked Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks for Action Segmentation0
Speech ReaLLM -- Real-time Streaming Speech Recognition with Multimodal LLMs by Teaching the Flow of Time0
Stack Less, Repeat More: A Block Reusing Approach for Progressive Speech Enhancement0
Speech-language Pre-training for End-to-end Spoken Language Understanding0
Stage-Aware Feature Alignment Network for Real-Time Semantic Segmentation of Street Scenes0
HENT-SRT: Hierarchical Efficient Neural Transducer with Self-Distillation for Joint Speech Recognition and Translation0
STanH : Parametric Quantization for Variable Rate Learned Image Compression0
Speech Enhancement Using Self-Supervised Pre-Trained Model and Vector Quantization0
HENASY: Learning to Assemble Scene-Entities for Egocentric Video-Language Model0
Start-Before-End and End-to-End: Neural Speech Translation by AppTek and RWTH Aachen University0
STAR-Transformer: A Spatio-temporal Cross Attention Transformer for Human Action Recognition0
Speech enhancement aided end-to-end multi-task learning for voice activity detection0
Speech Driven Tongue Animation0
SpeechComposer: Unifying Multiple Speech Tasks with Prompt Composition0
DCT: Dual Channel Training of Action Embeddings for Reinforcement Learning with Large Discrete Action Spaces0
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