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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 Good Sample is Hard to Find: Noise Injection Sampling and Self-Training for Neural Language Generation ModelsCode0
AgMTR: Agent Mining Transformer for Few-shot Segmentation in Remote SensingCode0
Pixel-wise Regression: 3D Hand Pose Estimation via Spatial-form Representation and Differentiable DecoderCode0
Pixel-wise Dense Detector for Image InpaintingCode0
FASTC: A Fast Attentional Framework for Semantic Traversability Classification Using Point CloudCode0
PixelVAE: A Latent Variable Model for Natural ImagesCode0
Pixels, Regions, and Objects: Multiple Enhancement for Salient Object DetectionCode0
Fast and Adaptive Questionnaires for Voting Advice ApplicationsCode0
Compressing Sign Information in DCT-based Image Coding via Deep Sign RetrievalCode0
Pixel Deconvolutional NetworksCode0
Compressing Scene Dynamics: A Generative ApproachCode0
Compressing Latent Space via Least VolumeCode0
Fast Adaptive RNN Encoder-Decoder for Anomaly Detection in SMD Assembly MachineCode0
FASPell: A Fast, Adaptable, Simple, Powerful Chinese Spell Checker Based On DAE-Decoder ParadigmCode0
Fake News Detection: Comparative Evaluation of BERT-like Models and Large Language Models with Generative AI-Annotated DataCode0
Compressed Heterogeneous Graph for Abstractive Multi-Document SummarizationCode0
PIER: A Novel Metric for Evaluating What Matters in Code-SwitchingCode0
Physics-Informed Sylvester Normalizing Flows for Bayesian Inference in Magnetic Resonance SpectroscopyCode0
Fader Networks: Manipulating Images by Sliding AttributesCode0
Physics-Informed Ensemble Representation for Light-Field Image Super-ResolutionCode0
Physics-Informed Deep Neural Networks for Transient Electromagnetic AnalysisCode0
Facial Landmark Predictions with Applications to MetaverseCode0
Comprehensive Comparisons of Uniform Quantization in Deep Image CompressionCode0
A Holistic Representation Guided Attention Network for Scene Text RecognitionCode0
PGNet: Real-time Arbitrarily-Shaped Text Spotting with Point Gathering NetworkCode0
PG-GSQL: Pointer-Generator Network with Guide Decoding for Cross-Domain Context-Dependent Text-to-SQL GenerationCode0
PESE: Event Structure Extraction using Pointer Network based Encoder-Decoder ArchitectureCode0
Pervasive Attention: 2D Convolutional Neural Networks for Sequence-to-Sequence PredictionCode0
Perspective Transformer Nets: Learning Single-View 3D Object Reconstruction without 3D SupervisionCode0
Personalized Review Generation By Expanding Phrases and Attending on Aspect-Aware RepresentationsCode0
FReeNet: Multi-Identity Face ReenactmentCode0
Personalized Federated Collaborative Filtering: A Variational AutoEncoder ApproachCode0
Persona-aware Generative Model for Code-mixed LanguageCode0
Persistent Nature: A Generative Model of Unbounded 3D WorldsCode0
Performance Evaluation of Channel Decoding With Deep Neural NetworksCode0
Eye Semantic Segmentation with a Lightweight ModelCode0
Complex Transformer: A Framework for Modeling Complex-Valued SequenceCode0
Perceptual Generative AutoencodersCode0
PEDNet: A Persona Enhanced Dual Alternating Learning Network for Conversational Response GenerationCode0
Extreme 3D Face Reconstruction: Seeing Through OcclusionsCode0
Pedestrian Detection with Autoregressive Network PhasesCode0
PCLMix: Weakly Supervised Medical Image Segmentation via Pixel-Level Contrastive Learning and Dynamic Mix AugmentationCode0
Paying More Attention to Source Context: Mitigating Unfaithful Translations from Large Language ModelCode0
PaveCap: The First Multimodal Framework for Comprehensive Pavement Condition Assessment with Dense Captioning and PCI EstimationCode0
Pattern Generation Strategies for Improving Recognition of Handwritten Mathematical ExpressionsCode0
Extracting Relational Facts by an End-to-End Neural Model with Copy MechanismCode0
Extracting Headless MWEs from Dependency Parse Trees: Parsing, Tagging, and Joint Modeling ApproachesCode0
Completing point cloud from few points by Wasserstein GAN and TransformersCode0
A generic ensemble based deep convolutional neural network for semi-supervised medical image segmentationCode0
Across-animal odor decoding by probabilistic manifold alignmentCode0
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