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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
Abstractive Summarization Using Attentive Neural TechniquesCode0
Improving Context Modelling in Multimodal Dialogue GenerationCode0
Sequential Context Encoding for Duplicate Removal0
Discourse Embellishment Using a Deep Encoder-Decoder NetworkCode0
LadderNet: Multi-path networks based on U-Net for medical image segmentationCode0
An Analysis of Attention Mechanisms: The Case of Word Sense Disambiguation in Neural Machine Translation0
Look Deeper See Richer: Depth-aware Image Paragraph Captioning0
Learning to Jointly Translate and Predict Dropped Pronouns with a Shared Reconstruction Mechanism0
UNIQUE: Unsupervised Image Quality EstimationCode0
Unsupervised Deep Features for Remote Sensing Image Matching via Discriminator Network0
Improving Generalization of Sequence Encoder-Decoder Networks for Inverse Imaging of Cardiac Transmembrane Potential0
Sequential Learning of Movement Prediction in Dynamic Environments using LSTM Autoencoder0
One Size Does Not Fit All: Generating and Evaluating Variable Number of Keyphrases0
Piano Genie0
InfiNet: Fully Convolutional Networks for Infant Brain MRI Segmentation0
SyntaxSQLNet: Syntax Tree Networks for Complex and Cross-DomainText-to-SQL TaskCode0
Exploring the Use of Attention within an Neural Machine Translation Decoder States to Translate Idioms0
Improving Neural Text Simplification Model with Simplified Corpora0
A Fast, Compact, Accurate Model for Language Identification of Codemixed Text0
Image Captioning as Neural Machine Translation Task in SOCKEYE0
Geometry meets semantics for semi-supervised monocular depth estimationCode0
Improving the Transformer Translation Model with Document-Level ContextCode0
Rethinking Recurrent Latent Variable Model for Music Composition0
Finding Correspondences for Optical Flow and Disparity Estimations using a Sub-pixel Convolution-based Encoder-Decoder Network0
Unsupervised Neural Word Segmentation for Chinese via Segmental Language ModelingCode0
Image Completion on CIFAR-10Code0
Progressive Feature Fusion Network for Realistic Image DehazingCode0
FutureGAN: Anticipating the Future Frames of Video Sequences using Spatio-Temporal 3d Convolutions in Progressively Growing GANsCode0
Deep Decoder: Concise Image Representations from Untrained Non-convolutional NetworksCode0
Structured Multi-Label Biomedical Text Tagging via Attentive Neural Tree DecodingCode0
Sanskrit Sandhi Splitting using seq2(seq)20
Word Rewarding for Adequate Neural Machine Translation0
Variational Autoregressive Decoder for Neural Response Generation0
Operation-guided Neural Networks for High Fidelity Data-To-Text Generation0
On the Abstractiveness of Neural Document Summarization0
Neural Machine Translation of Logographic Language Using Sub-character Level Information0
End-to-End Non-Autoregressive Neural Machine Translation with Connectionist Temporal Classification0
Encoding Gated Translation Memory into Neural Machine Translation0
Multi-encoder Transformer Network for Automatic Post-Editing0
Abstractive Text-Image Summarization Using Multi-Modal Attentional Hierarchical RNN0
An Encoder-Decoder Approach to the Paradigm Cell Filling ProblemCode0
Better Conversations by Modeling, Filtering, and Optimizing for Coherence and DiversityCode0
Input Combination Strategies for Multi-Source Transformer Decoder0
Incorporating Background Knowledge into Video Description Generation0
Three Strategies to Improve One-to-Many Multilingual Translation0
The RWTH Aachen University English-German and German-English Unsupervised Neural Machine Translation Systems for WMT 20180
The Karlsruhe Institute of Technology Systems for the News Translation Task in WMT 20180
The JHU/KyotoU Speech Translation System for IWSLT 20180
SyntaxSQLNet: Syntax Tree Networks for Complex and Cross-Domain Text-to-SQL Task0
Adaptive Multi-pass Decoder for Neural Machine Translation0
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