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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
A De-raining semantic segmentation network for real-time foreground segmentationCode1
CSWin-UNet: Transformer UNet with Cross-Shaped Windows for Medical Image SegmentationCode1
A Simple and Effective Approach to Automatic Post-Editing with Transfer LearningCode1
A Simple and Effective Approach to Automatic Post-Editing with Transfer LearningCode1
A Simple and Effective L_2 Norm-Based Strategy for KV Cache CompressionCode1
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
CTformer: Convolution-free Token2Token Dilated Vision Transformer for Low-dose CT DenoisingCode1
Nested Hierarchical Transformer: Towards Accurate, Data-Efficient and Interpretable Visual UnderstandingCode1
CTIN: Robust Contextual Transformer Network for Inertial NavigationCode1
A Neural Corpus Indexer for Document RetrievalCode1
BSNet: Box-Supervised Simulation-assisted Mean Teacher for 3D Instance SegmentationCode1
CV 3315 Is All You Need : Semantic Segmentation CompetitionCode1
C2G2: Controllable Co-speech Gesture Generation with Latent Diffusion ModelCode1
A Simple Interpretable Transformer for Fine-Grained Image Classification and AnalysisCode1
Cyclically Equivariant Neural Decoders for Cyclic CodesCode1
A Single Stream Network for Robust and Real-time RGB-D Salient Object DetectionCode1
Font Style that Fits an Image -- Font Generation Based on Image ContextCode1
A Gradually Soft Multi-Task and Data-Augmented Approach to Medical Question UnderstandingCode1
DadaGP: A Dataset of Tokenized GuitarPro Songs for Sequence ModelsCode1
DAE-Net: Deforming Auto-Encoder for fine-grained shape co-segmentationCode1
Fourier-Net: Fast Image Registration with Band-limited DeformationCode1
DAGER: Exact Gradient Inversion for Large Language ModelsCode1
A Spatial-Temporal Deformable Attention based Framework for Breast Lesion Detection in VideosCode1
DAN: a Segmentation-free Document Attention Network for Handwritten Document RecognitionCode1
DASpeech: Directed Acyclic Transformer for Fast and High-quality Speech-to-Speech TranslationCode1
BTS-Net: Bi-directional Transfer-and-Selection Network For RGB-D Salient Object DetectionCode1
Data-Efficient Image Quality Assessment with Attention-Panel DecoderCode1
Efficient Context-Aware Network for Abdominal Multi-organ SegmentationCode1
DC-Net: Divide-and-Conquer for Salient Object DetectionCode1
Free View SynthesisCode1
ASQuery: A Query-based Model for Action SegmentationCode1
ASR Error Correction with Constrained Decoding on Operation PredictionCode1
Data-to-text Generation with Macro PlanningCode1
Assem-VC: Realistic Voice Conversion by Assembling Modern Speech Synthesis TechniquesCode1
3D Shape Reconstruction from 2D Images with Disentangled Attribute FlowCode1
DC-UNet: Rethinking the U-Net Architecture with Dual Channel Efficient CNN for Medical Images SegmentationCode1
DC-WCNN: A deep cascade of wavelet based convolutional neural networks for MR Image ReconstructionCode1
DDANet: Dual Decoder Attention Network for Automatic Polyp SegmentationCode1
Assigning personality/identity to a chatting machine for coherent conversation generationCode1
RQFormer: Rotated Query Transformer for End-to-End Oriented Object DetectionCode1
An Equal-Size Hard EM Algorithm for Diverse Dialogue GenerationCode1
Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic ParsingCode1
Effective Deep Learning Models for Automatic Diacritization of Arabic TextCode1
Bridging Vision and Language Encoders: Parameter-Efficient Tuning for Referring Image SegmentationCode1
DeCLIP: Decoding CLIP representations for deepfake localizationCode1
Unlocking the Potential of Deep Learning in Peak-Hour Series ForecastingCode1
Decoder Denoising Pretraining for Semantic SegmentationCode1
Funnel-Transformer: Filtering out Sequential Redundancy for Efficient Language ProcessingCode1
A Cascade Dual-Decoder Model for Joint Entity and Relation ExtractionCode1
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