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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
HaRiM^+: Evaluating Summary Quality with Hallucination RiskCode0
Affective Feedback Synthesis Towards Multimodal Text and Image DataCode0
A Neural Architecture for Generating Natural Language Descriptions from Source Code ChangesCode0
Benign AutoencodersCode0
3D-Aware Scene Manipulation via Inverse GraphicsCode0
An Encoder–Decoder Architecture within a Classical Signal-Processing Framework for Real-Time Barcode SegmentationCode0
Hallucination Reduction in Long Input Text SummarizationCode0
Hallucination, Monofacts, and Miscalibration: An Empirical InvestigationCode0
StructSum: Summarization via Structured RepresentationsCode0
RAVEN: In-Context Learning with Retrieval-Augmented Encoder-Decoder Language ModelsCode0
Sequence-to-Sequence Spanish Pre-trained Language ModelsCode0
Denoising of 3-D Magnetic Resonance Images Using a Residual Encoder-Decoder Wasserstein Generative Adversarial NetworkCode0
Multi-Class Grammatical Error Detection for Correction: A Tale of Two SystemsCode0
Denoising autoencoder with modulated lateral connections learns invariant representations of natural imagesCode0
2nd Place Solution for IJCAI-PRICAI 2020 3D AI Challenge: 3D Object Reconstruction from A Single ImageCode0
An Encoder-Decoder Approach to the Paradigm Cell Filling ProblemCode0
ReactDiff: Latent Diffusion for Facial Reaction GenerationCode0
Guiding Evolutionary AutoEncoder Training with Activation-Based Pruning OperatorsCode0
Guided Neural Language Generation for Abstractive Summarization using Abstract Meaning RepresentationCode0
Multi-Decoder DPRNN: High Accuracy Source Counting and SeparationCode0
Abstractive Summarization Using Attentive Neural TechniquesCode0
Denoising Architecture for Unsupervised Anomaly Detection in Time-SeriesCode0
Abstractive Multi-Document Summarization via Joint Learning with Single-Document SummarizationCode0
ReAGent: A Model-agnostic Feature Attribution Method for Generative Language ModelsCode0
Sequential Copying NetworksCode0
An Empirical Study of Multitask Learning to Improve Open Domain Dialogue SystemsCode0
Guided Alignment Training for Topic-Aware Neural Machine TranslationCode0
GTrans: Grouping and Fusing Transformer Layers for Neural Machine TranslationCode0
Text2Action: Generative Adversarial Synthesis from Language to ActionCode0
Sequential modeling of Sessions using Recurrent Neural Networks for Skip PredictionCode0
Multi-encoder parse-decoder network for sequential medical image segmentationCode0
AEMLO: AutoEncoder-Guided Multi-Label OversamplingCode0
Bengali Abstractive News Summarization(BANS): A Neural Attention ApproachCode0
GTM-UVigo Systems for the Query-by-Example Search on Speech Task at MediaEval 2015Code0
Seq-VCR: Preventing Collapse in Intermediate Transformer Representations for Enhanced ReasoningCode0
Benchmarking and optimizing organism wide single-cell RNA alignment methodsCode0
GRU-Net: Gaussian Attention Aided Dense Skip Connection Based MultiResUNet for Breast Histopathology Image SegmentationCode0
DeMPT: Decoding-enhanced Multi-phase Prompt Tuning for Making LLMs Be Better Context-aware TranslatorsCode0
AEGIS-Net: Attention-guided Multi-Level Feature Aggregation for Indoor Place RecognitionCode0
Real-Time ESFP: Estimating, Smoothing, Filtering, and Pose-MappingCode0
Structure-Aware Residual Pyramid Network for Monocular Depth EstimationCode0
DeMoN: Depth and Motion Network for Learning Monocular StereoCode0
GRIP: Graph-based Interaction-aware Trajectory PredictionCode0
Real-Time MRI Video synthesis from time aligned phonemes with sequence-to-sequence networksCode0
Gravity-Inspired Graph Autoencoders for Directed Link PredictionCode0
GraphVAE: Towards Generation of Small Graphs Using Variational AutoencodersCode0
Be Concise and Precise: Synthesizing Open-Domain Entity Descriptions from FactsCode0
Graph U-NetsCode0
Variationally Regularized Graph-based Representation Learning for Electronic Health RecordsCode0
Graph isomorphism UNetCode0
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