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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
FlatteNet: A Simple Versatile Framework for Dense Pixelwise PredictionCode0
Improving the Similarity Measure of Determinantal Point Processes for Extractive Multi-Document SummarizationCode0
Pathformer3D: A 3D Scanpath Transformer for 360° ImagesCode0
Patching Leaks in the Charformer for Efficient Character-Level GenerationCode0
Extending Segment Anything Model into Auditory and Temporal Dimensions for Audio-Visual SegmentationCode0
Part Representation Learning with Teacher-Student Decoder for Occluded Person Re-identificationCode0
Partial Order Pruning: for Best Speed/Accuracy Trade-off in Neural Architecture SearchCode0
Partial Counterfactual Identification of Continuous Outcomes with a Curvature Sensitivity ModelCode0
A Semi-supervised Framework for Image CaptioningCode0
Parametric Encoding with Attention and Convolution Mitigate Spectral Bias of Neural Partial Differential Equation SolversCode0
ExprGAN: Facial Expression Editing with Controllable Expression IntensityCode0
Parameter estimation for WMTI-Watson model of white matter using encoder-decoder recurrent neural networkCode0
Expressing Visual Relationships via LanguageCode0
Parameter-Efficient Fine-Tuning of Vision Foundation Model for Forest Floor Segmentation from UAV ImageryCode0
Parameter-Efficient Abstractive Question Answering over Tables or TextCode0
A Semantic Relevance Based Neural Network for Text Summarization and Text SimplificationCode0
Generative approach to unsupervised deep local learningCode0
A Corpus of Controlled Opinionated and Knowledgeable Movie Discussions for Training Neural Conversation ModelsCode0
Parallel Iterative Edit Models for Local Sequence TransductionCode0
Exploring Unsupervised Pretraining Objectives for Machine TranslationCode0
Panoptic-DeepLab: A Simple, Strong, and Fast Baseline for Bottom-Up Panoptic SegmentationCode0
Panoptic-DeepLabCode0
Exploring Training and Inference Scaling Laws in Generative RetrievalCode0
PanGu-Coder: Program Synthesis with Function-Level Language ModelingCode0
Pair-wise Layer Attention with Spatial Masking for Video PredictionCode0
PAGE: Parametric Generative Explainer for Graph Neural NetworkCode0
PacketGame: Multi-Stream Packet Gating for Concurrent Video Inference at ScaleCode0
P2AT: Pyramid Pooling Axial Transformer for Real-time Semantic SegmentationCode0
Exploring the Limits of Synthetic Creation of Solar EUV Images via Image-to-Image TranslationCode0
A Convolutional Vision Transformer for Semantic Segmentation of Side-Scan Sonar DataCode0
Overlapping Community Detection using Dynamic Dilated Aggregation in Deep Residual GCNCode0
Overcomplete Representations Against Adversarial VideosCode0
Overcoming the Disentanglement vs Reconstruction Trade-off via Jacobian SupervisionCode0
Overcoming Domain Limitations in Open-vocabulary SegmentationCode0
Out-of-distribution Detection and Generation using Soft Brownian Offset Sampling and AutoencodersCode0
OTIEA:Ontology-enhanced Triple Intrinsic-Correlation for Cross-lingual Entity AlignmentCode0
OTE: Exploring Accurate Scene Text Recognition Using One TokenCode0
OSVidCap: A Framework for the Simultaneous Recognition and Description of Concurrent Actions in Videos in an Open-Set ScenarioCode0
Commonsense for Generative Multi-Hop Question Answering TasksCode0
Origin-Aware Next Destination Recommendation with Personalized Preference AttentionCode0
Order-Planning Neural Text Generation From Structured DataCode0
Orderless Recurrent Models for Multi-label ClassificationCode0
Order-free Learning Alleviating Exposure Bias in Multi-label ClassificationCode0
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COMIC: Towards A Compact Image Captioning Model with AttentionCode0
OPT: Omni-Perception Pre-Trainer for Cross-Modal Understanding and GenerationCode0
Optimizing Retrieval-augmented Reader Models via Token EliminationCode0
Optimizing Medical Image Segmentation with Advanced Decoder DesignCode0
Optimized U-Net for Brain Tumor SegmentationCode0
Optimal Transport for Unsupervised Hallucination Detection in Neural Machine TranslationCode0
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