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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
Negative Evidence Matters in Interpretable Histology Image ClassificationCode0
Negation Triplet Extraction with Syntactic Dependency and Semantic ConsistencyCode0
Energy-Based Residual Latent Transport for Unsupervised Point Cloud CompletionCode0
Classification and Reconstruction Processes in Deep Predictive Coding Networks: Antagonists or Allies?Code0
ArabSign: A Multi-modality Dataset and Benchmark for Continuous Arabic Sign Language RecognitionCode0
End-to-end Trained CNN Encode-Decoder Networks for Image SteganographyCode0
End to End Trainable Active Contours via Differentiable RenderingCode0
Natural Reweighted Wake-SleepCode0
Mapping Natural-language Problems to Formal-language Solutions Using Structured Neural RepresentationsCode0
End-to-End Synthetic Data Generation for Domain Adaptation of Question Answering SystemsCode0
CIR-Net: Cross-modality Interaction and Refinement for RGB-D Salient Object DetectionCode0
AEMLO: AutoEncoder-Guided Multi-Label OversamplingCode0
Natural Language Generation Using Reinforcement Learning with External RewardsCode0
Natural Language Generation for Electronic Health RecordsCode0
Natural Language Generation by Hierarchical Decoding with Linguistic PatternsCode0
Natural Adversarial Sentence Generation with Gradient-based PerturbationCode0
End-to-end Structure-Aware Convolutional Networks for Knowledge Base CompletionCode0
AEGIS-Net: Attention-guided Multi-Level Feature Aggregation for Indoor Place RecognitionCode0
A Complementary Global and Local Knowledge Network for Ultrasound denoising with Fine-grained RefinementCode0
Narrowing the Gap between Vision and Action in NavigationCode0
Narrative Text Generation with a Latent Discrete PlanCode0
NamedEntityRangers at SemEval-2022 Task 11: Transformer-based Approaches for Multilingual Complex Named Entity RecognitionCode0
Named Clinical Entity Recognition BenchmarkCode0
Chunk-Based Bi-Scale Decoder for Neural Machine TranslationCode0
MvKSR: Multi-view Knowledge-guided Scene Recovery for Hazy and Rainy DegradationCode0
MVDepthNet: Real-time Multiview Depth Estimation Neural NetworkCode0
MV-CC: Mask Enhanced Video Model for Remote Sensing Change CaptionCode0
Mutually Guided Few-shot Learning for Relational Triple ExtractionCode0
Music Playlist Title Generation Using Artist InformationCode0
Multi-View Stereo by Temporal Nonparametric FusionCode0
End-to-end optimization of goal-driven and visually grounded dialogue systemsCode0
Choice Fusion as Knowledge for Zero-Shot Dialogue State TrackingCode0
Multi-view Integration Learning for Irregularly-sampled Clinical Time SeriesCode0
Multi-View Graph Representation Learning for Answering Hybrid Numerical Reasoning QuestionCode0
Chinese Poetry Generation with Planning based Neural NetworkCode0
Multi-Teacher Knowledge Distillation For Text Image Machine TranslationCode0
Multi-task Regularization Based on Infrequent Classes for Audio CaptioningCode0
ChefFusion: Multimodal Foundation Model Integrating Recipe and Food Image GenerationCode0
AEGCN: An Autoencoder-Constrained Graph Convolutional NetworkCode0
A Comparison of Techniques for Language Model Integration in Encoder-Decoder Speech RecognitionCode0
Multi-task Learning For Detecting and Segmenting Manipulated Facial Images and VideosCode0
Multi-Task Classification of Sewer Pipe Defects and Properties using a Cross-Task Graph Neural Network DecoderCode0
Multi-target Voice Conversion without Parallel Data by Adversarially Learning Disentangled Audio RepresentationsCode0
End-to-end Handwritten Paragraph Text Recognition Using a Vertical Attention NetworkCode0
Chasing Better Deep Image Priors between Over- and Under-parameterizationCode0
End-to-End Dense Video Captioning with Masked TransformerCode0
Multi-Step Chord Sequence Prediction Based on Aggregated Multi-Scale Encoder-Decoder NetworkCode0
CharNER: Character-Level Named Entity RecognitionCode0
Multi-Stage Variational Auto-Encoders for Coarse-to-Fine Image GenerationCode0
End-to-End Change Detection for High Resolution Satellite Images Using Improved UNet++Code0
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