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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
Context-Based Trit-Plane Coding for Progressive Image CompressionCode1
Context-Dependent Word Representation for Neural Machine TranslationCode1
Are scene graphs good enough to improve Image Captioning?Code1
AFN: Adaptive Fusion Normalization via an Encoder-Decoder FrameworkCode1
A Content Transformation Block For Image Style TransferCode1
A Discourse-Aware Attention Model for Abstractive Summarization of Long DocumentsCode1
Exploring Overcomplete Representations for Single Image Deraining using CNNsCode1
ConTextual Masked Auto-Encoder for Dense Passage RetrievalCode1
Boundary-Aware Network for Kidney ParsingCode1
Exploring the Advantages of Transformers for High-Frequency TradingCode1
Contrast and Generation Make BART a Good Dialogue Emotion RecognizerCode1
CONTRASTE: Supervised Contrastive Pre-training With Aspect-based Prompts For Aspect Sentiment Triplet ExtractionCode1
Bootstrapped Masked Autoencoders for Vision BERT PretrainingCode1
Dynamic Feature Pruning and Consolidation for Occluded Person Re-IdentificationCode1
Control Globally, Understand Locally: A Global-to-Local Hierarchical Graph Network for Emotional Support ConversationCode1
ARMAN: Pre-training with Semantically Selecting and Reordering of Sentences for Persian Abstractive SummarizationCode1
Dynamic Focus-aware Positional Queries for Semantic SegmentationCode1
A Robotic Visual Grasping Design: Rethinking Convolution Neural Network with High-ResolutionsCode1
A Fully Differentiable Beam Search DecoderCode1
Controllable Text Generation with Residual Memory TransformerCode1
AROMA: Preserving Spatial Structure for Latent PDE Modeling with Local Neural FieldsCode1
3DPPE: 3D Point Positional Encoding for Multi-Camera 3D Object Detection TransformersCode1
A De-raining semantic segmentation network for real-time foreground segmentationCode1
Controlling Hallucinations at Word Level in Data-to-Text GenerationCode1
ASAG: Building Strong One-Decoder-Layer Sparse Detectors via Adaptive Sparse Anchor GenerationCode1
Conversational Semantic Parsing for Dialog State TrackingCode1
A SAM-guided Two-stream Lightweight Model for Anomaly DetectionCode1
Converting Anyone's Emotion: Towards Speaker-Independent Emotional Voice ConversionCode1
3DPPE: 3D Point Positional Encoding for Transformer-based Multi-Camera 3D Object DetectionCode1
Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory PredictionCode1
ConvTransformer: A Convolutional Transformer Network for Video Frame SynthesisCode1
CAMS: Convolution and Attention-Free Mamba-based Cardiac Image SegmentationCode1
A Convolutional-Transformer Network for Crack Segmentation with Boundary AwarenessCode1
CoReNet: Coherent 3D scene reconstruction from a single RGB imageCode1
A Generative Approach for Financial Causality ExtractionCode1
Cooperative Policy Learning with Pre-trained Heterogeneous Observation RepresentationsCode1
A Neural Corpus Indexer for Document RetrievalCode1
Boosting Semi-supervised Image Segmentation with Global and Local Mutual Information RegularizationCode1
CoT-ICL Lab: A Petri Dish for Studying Chain-of-Thought Learning from In-Context DemonstrationsCode1
CoTexT: Multi-task Learning with Code-Text TransformerCode1
CPM-2: Large-scale Cost-effective Pre-trained Language ModelsCode1
DuTa-VC: A Duration-aware Typical-to-atypical Voice Conversion Approach with Diffusion Probabilistic ModelCode1
DUIDD: Deep-Unfolded Interleaved Detection and Decoding for MIMO Wireless SystemsCode1
Fast Generation of High Fidelity RGB-D Images by Deep-Learning with Adaptive ConvolutionCode1
DxFormer: A Decoupled Automatic Diagnostic System Based on Decoder-Encoder Transformer with Dense Symptom RepresentationsCode1
CR-GAN: Learning Complete Representations for Multi-view GenerationCode1
Dynamic Context-guided Capsule Network for Multimodal Machine TranslationCode1
CROMA: Remote Sensing Representations with Contrastive Radar-Optical Masked AutoencodersCode1
A Sequence-to-Set Network for Nested Named Entity RecognitionCode1
Dynamic Graph Enhanced Contrastive Learning for Chest X-ray Report GenerationCode1
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