SOTAVerified

Decoder

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

Showing 93019350 of 10368 papers

TitleStatusHype
Unsupervised Neural Word Segmentation for Chinese via Segmental Language ModelingCode0
Progressive Feature Fusion Network for Realistic Image DehazingCode0
Deep Decoder: Concise Image Representations from Untrained Non-convolutional NetworksCode0
Structured Multi-Label Biomedical Text Tagging via Attentive Neural Tree DecodingCode0
FutureGAN: Anticipating the Future Frames of Video Sequences using Spatio-Temporal 3d Convolutions in Progressively Growing GANsCode0
The JHU/KyotoU Speech Translation System for IWSLT 20180
Word Rewarding for Adequate Neural Machine Translation0
The Karlsruhe Institute of Technology Systems for the News Translation Task in WMT 20180
The RWTH Aachen University English-German and German-English Unsupervised Neural Machine Translation Systems for WMT 20180
Multi-encoder Transformer Network for Automatic Post-Editing0
Input Combination Strategies for Multi-Source Transformer Decoder0
Neural Machine Translation of Logographic Language Using Sub-character Level Information0
Attention-free encoder decoder for morphological processing0
Operation-guided Neural Networks for High Fidelity Data-To-Text Generation0
End-to-End Non-Autoregressive Neural Machine Translation with Connectionist Temporal Classification0
Incorporating Background Knowledge into Video Description Generation0
Better Conversations by Modeling, Filtering, and Optimizing for Coherence and DiversityCode0
An Encoder-Decoder Approach to the Paradigm Cell Filling ProblemCode0
Sanskrit Sandhi Splitting using seq2(seq)20
On the Abstractiveness of Neural Document Summarization0
Encoding Gated Translation Memory into Neural Machine Translation0
Abstractive Text-Image Summarization Using Multi-Modal Attentional Hierarchical RNN0
Adaptive Multi-pass Decoder for Neural Machine Translation0
SyntaxSQLNet: Syntax Tree Networks for Complex and Cross-Domain Text-to-SQL Task0
Variational Autoregressive Decoder for Neural Response Generation0
Three Strategies to Improve One-to-Many Multilingual Translation0
Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant Neural NetworksCode1
Encoding Robust Representation for Graph GenerationCode0
Graph U-Net0
Hallucinations in Neural Machine Translation0
Hierarchically-Structured Variational Autoencoders for Long Text Generation0
GraphSeq2Seq: Graph-Sequence-to-Sequence for Neural Machine Translation0
Coverage and Quality Driven Training of Generative Image Models0
Graph Generation via Scattering0
NECST: Neural Joint Source-Channel Coding0
NUTS: Network for Unsupervised Telegraphic Summarization0
Inference of unobserved event streams with neural Hawkes particle smoothing0
Point-of-Interest Recommendation: Exploiting Self-Attentive Autoencoders with Neighbor-Aware InfluenceCode0
Vector Learning for Cross Domain Representations0
Semantic Sentence Embeddings for Paraphrasing and Text Summarization0
Triply Supervised Decoder Networks for Joint Detection and Segmentation0
From Audio to Semantics: Approaches to end-to-end spoken language understanding0
Deformable Stacked Structure for Named Entity Recognition0
Chargrid: Towards Understanding 2D DocumentsCode0
Segmentation of Skin Lesions and their Attributes Using Multi-Scale Convolutional Neural Networks and Domain Specific Augmentations0
Unsupervised Learning of Dense Optical Flow, Depth and Egomotion from Sparse Event Data0
Attention-based Encoder-Decoder Networks for Spelling and Grammatical Error Correction0
Adaptive O-CNN: A Patch-based Deep Representation of 3D ShapesCode1
Multi-Scale Fully Convolutional Network for Cardiac Left Ventricle Segmentation0
Neural Speech Synthesis with Transformer NetworkCode2
Show:102550
← PrevPage 187 of 208Next →

No leaderboard results yet.