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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
ASFormer: Transformer for Action SegmentationCode1
FacialFlowNet: Advancing Facial Optical Flow Estimation with a Diverse Dataset and a Decomposed ModelCode1
A Simple and Effective Approach to Automatic Post-Editing with Transfer LearningCode1
A Simple and Effective Approach to Automatic Post-Editing with Transfer LearningCode1
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A Simple and Efficient Multi-task Network for 3D Object Detection and Road UnderstandingCode1
A Cross-View Hierarchical Graph Learning Hypernetwork for Skill Demand-Supply Joint PredictionCode1
FADE: A Task-Agnostic Upsampling Operator for Encoder-Decoder ArchitecturesCode1
Nested Hierarchical Transformer: Towards Accurate, Data-Efficient and Interpretable Visual UnderstandingCode1
Fake News Detection with Heterogeneous TransformerCode1
A Neural Corpus Indexer for Document RetrievalCode1
Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating Non-autoregressive Machine TranslationCode1
Deep Embedded K-Means ClusteringCode1
Deep Dual Support Vector Data Description for Anomaly Detection on Attributed NetworksCode1
Deep Encoder-Decoder Networks for Classification of Hyperspectral and LiDAR DataCode1
Deep Equilibrium Object DetectionCode1
Deep Image MattingCode1
FastSal: a Computationally Efficient Network for Visual Saliency PredictionCode1
An Equal-Size Hard EM Algorithm for Diverse Dialogue GenerationCode1
F, B, Alpha MattingCode1
FCCDN: Feature Constraint Network for VHR Image Change DetectionCode1
Feature-Proxy Transformer for Few-Shot SegmentationCode1
Federated Multi-organ Segmentation with Inconsistent LabelsCode1
A Spatial-Temporal Deformable Attention based Framework for Breast Lesion Detection in VideosCode1
FedHCA2: Towards Hetero-Client Federated Multi-Task LearningCode1
FedLPPA: Learning Personalized Prompt and Aggregation for Federated Weakly-supervised Medical Image SegmentationCode1
Deep Active Learning for Named Entity RecognitionCode1
Automated segmentation of lesions and organs at risk on [68Ga]Ga-PSMA-11 PET/CT images using self-supervised learning with Swin UNETRCode1
Deep Architectures for Neural Machine TranslationCode1
FingerFlex: Inferring Finger Trajectories from ECoG signalsCode1
Decoupling Global and Local Representations via Invertible Generative FlowsCode1
ASQuery: A Query-based Model for Action SegmentationCode1
ASR Error Correction with Constrained Decoding on Operation PredictionCode1
FlanEC: Exploring Flan-T5 for Post-ASR Error CorrectionCode1
Decoupled Attention Network for Text RecognitionCode1
3D Shape Reconstruction from 2D Images with Disentangled Attribute FlowCode1
Deep Contextual Video CompressionCode1
An Energy-Efficient Spiking Neural Network for Finger Velocity Decoding for Implantable Brain-Machine InterfaceCode1
Focused Attention Improves Document-Grounded GenerationCode1
Assigning personality/identity to a chatting machine for coherent conversation generationCode1
Autoencoding with a Classifier SystemCode1
FocusLLM: Precise Understanding of Long Context by Dynamic CondensingCode1
Decomposing 3D Scenes into Objects via Unsupervised Volume SegmentationCode1
An End-to-End Transformer Model for Crowd LocalizationCode1
3D Feature Prediction for Masked-AutoEncoder-Based Point Cloud PretrainingCode1
Fourier-Net: Fast Image Registration with Band-limited DeformationCode1
Decoder-only Streaming Transformer for Simultaneous TranslationCode1
DECO: Query-Based End-to-End Object Detection with ConvNetsCode1
Frame-wise streaming end-to-end speaker diarization with non-autoregressive self-attention-based attractorsCode1
Deep Diacritization: Efficient Hierarchical Recurrence for Improved Arabic DiacritizationCode1
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