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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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Towards Models that Can See and Read0
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A Poisson-Guided Decomposition Network for Extreme Low-Light Image Enhancement0
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Towards Real-time High-Definition Image Snow Removal: Efficient Pyramid Network with Asymmetrical Encoder-decoder Architecture0
Towards Real-Time Single-Channel Speech Separation in Noisy and Reverberant Environments0
Towards Reasoning-Aware Explainable VQA0
Auto-Linear Phenomenon in Subsurface Imaging0
D^2IM-Net: Learning Detail Disentangled Implicit Fields from Single Images0
Attention Weights in Transformer NMT Fail Aligning Words Between Sequences but Largely Explain Model Predictions0
Towards Robust Neural Machine Translation0
The Lower The Simpler: Simplifying Hierarchical Recurrent Models0
Simplified End-to-End MMI Training and Voting for ASR0
D^2ETR: Decoder-Only DETR with Computationally Efficient Cross-Scale Attention0
Towards Simultaneous Segmentation of Liver Tumors and Intrahepatic Vessels via Cross-attention Mechanism0
Simple is not Easy: A Simple Strong Baseline for TextVQA and TextCaps0
GRIN: Generative Relation and Intention Network for Multi-agent Trajectory Prediction0
D^2ETR: Decoder-Only DETR with Computationally Efficient Cross-Scale Attention0
Attention U-Net as a surrogate model for groundwater prediction0
Alignment Knowledge Distillation for Online Streaming Attention-based Speech Recognition0
Sign Language Video Anonymization0
Sign Language Production With Avatar Layering: A Critical Use Case over Rare Words0
Towards Understanding Why Mask-Reconstruction Pretraining Helps in Downstream Tasks0
GRET: Global Representation Enhanced Transformer0
SIGMORPHON 2022 Task 0 Submission Description: Modelling Morphological Inflection with Data-Driven and Rule-Based Approaches0
SIGL: Securing Software Installations Through Deep Graph Learning0
SiFiSinger: A High-Fidelity End-to-End Singing Voice Synthesizer based on Source-filter Model0
GRASS: Generative Recursive Autoencoders for Shape Structures0
CyFormer: Accurate State-of-Health Prediction of Lithium-Ion Batteries via Cyclic Attention0
SIDME: Self-supervised Image Demoiréing via Masked Encoder-Decoder Reconstruction0
Sibyl: Forecasting Time-Evolving Query Workloads0
Sibling Neural Estimators: Improving Iterative Image Decoding with Gradient Communication0
Graph U-Net0
Cyclic Graph Attentive Match Encoder (CGAME): A Novel Neural Network For OD Estimation0
SiamixFormer: a fully-transformer Siamese network with temporal Fusion for accurate building detection and change detection in bi-temporal remote sensing images0
Siamese Transition Masked Autoencoders as Uniform Unsupervised Visual Anomaly Detector0
Siamese Masked Autoencoders0
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