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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
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Encoding Robust Representation for Graph GenerationCode0
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Vector Learning for Cross Domain Representations0
Point-of-Interest Recommendation: Exploiting Self-Attentive Autoencoders with Neighbor-Aware InfluenceCode0
NUTS: Network for Unsupervised Telegraphic Summarization0
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Inference of unobserved event streams with neural Hawkes particle smoothing0
Hierarchically-Structured Variational Autoencoders for Long Text Generation0
Hallucinations in Neural Machine Translation0
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GraphSeq2Seq: Graph-Sequence-to-Sequence for Neural Machine Translation0
Graph Generation via Scattering0
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
Chargrid: Towards Understanding 2D DocumentsCode0
Deformable Stacked Structure for Named Entity Recognition0
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
Exploring Visual Relationship for Image Captioning0
Multi-Scale Fully Convolutional Network for Cardiac Left Ventricle Segmentation0
MTLE: A Multitask Learning Encoder of Visual Feature Representations for Video and Movie DescriptionCode0
Investigating Linguistic Pattern Ordering in Hierarchical Natural Language GenerationCode0
Neural Network Decoders for Large-Distance 2D Toric CodesCode0
Learning Universal Sentence Representations with Mean-Max Attention AutoencoderCode0
Bidirectional Attentional Encoder-Decoder Model and Bidirectional Beam Search for Abstractive Summarization0
Better Conversations by Modeling,Filtering,and Optimizing for Coherence and DiversityCode0
Commonsense for Generative Multi-Hop Question Answering TasksCode0
A New Multi-vehicle Trajectory Generator to Simulate Vehicle-to-Vehicle Encounters0
Freezing Subnetworks to Analyze Domain Adaptation in Neural Machine Translation0
Unsupervised Abstractive Sentence Summarization using Length Controlled Variational AutoencoderCode0
Retrieval-Enhanced Adversarial Training for Neural Response Generation0
Closed-Book Training to Improve Summarization Encoder Memory0
Neural Melody Composition from Lyrics0
Classification by Re-generation: Towards Classification Based on Variational InferenceCode0
Unsupervised Controllable Text FormalizationCode0
Geometry-Aware Face Completion and Editing0
Operations Guided Neural Networks for High Fidelity Data-To-Text GenerationCode0
Exploiting Invertible Decoders for Unsupervised Sentence Representation Learning0
The Lower The Simpler: Simplifying Hierarchical Recurrent Models0
Constrained Generation of Semantically Valid Graphs via Regularizing Variational AutoencodersCode0
Neural Machine Translation of Logographic Languages Using Sub-character Level Information0
Neural Generation of Diverse Questions using Answer Focus, Contextual and Linguistic Features0
An Empirical Investigation into Learning Bug-Fixing Patches in the Wild via Neural Machine Translation0
Character-Aware Decoder for Translation into Morphologically Rich Languages0
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Retinal Vessel Segmentation under Extreme Low Annotation: A Generative Adversarial Network Approach0
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