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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
AutoSamp: Autoencoding k-space Sampling via Variational Information Maximization for 3D MRICode0
Structured Uncertainty in the Observation Space of Variational AutoencodersCode0
Automatic Transcription of Handwritten Old Occitan LanguageCode0
An Empirical Comparison on Imitation Learning and Reinforcement Learning for Paraphrase GenerationCode0
DeepSpeed-MoE: Advancing Mixture-of-Experts Inference and Training to Power Next-Generation AI ScaleCode0
AEGCN: An Autoencoder-Constrained Graph Convolutional NetworkCode0
ACVAE-VC: Non-parallel many-to-many voice conversion with auxiliary classifier variational autoencoderCode0
Shape Inpainting using 3D Generative Adversarial Network and Recurrent Convolutional NetworksCode0
Recurrent Neural Networks in Linguistic Theory: Revisiting Pinker and Prince (1988) and the Past Tense DebateCode0
Shape Matters: Detecting Vertebral Fractures Using Differentiable Point-Based Shape DecodingCode0
GLOBER: Coherent Non-autoregressive Video Generation via GLOBal Guided Video DecodERCode0
Global Encoding for Abstractive SummarizationCode0
Shape Non-rigid Kinematics (SNK): A Zero-Shot Method for Non-Rigid Shape Matching via Unsupervised Functional Map Regularized ReconstructionCode0
Adversarial robustness of VAEs through the lens of local geometryCode0
An Empirical Comparison of Generative Approaches for Product Attribute-Value IdentificationCode0
Deep Sequence Learning with Auxiliary Information for Traffic PredictionCode0
TOM-Net: Learning Transparent Object Matting from a Single ImageCode0
Global Bootstrapping Neural Network for Entity Set ExpansionCode0
Recursive Tree Grammar AutoencodersCode0
Sharp Models on Dull Hardware: Fast and Accurate Neural Machine Translation Decoding on the CPUCode0
Glioblastoma Multiforme Prognosis: MRI Missing Modality Generation, Segmentation and Radiogenomic Survival PredictionCode0
Automatic separation of laminar-turbulent flows on aircraft wings and stabilisers via adaptive attention butterfly networkCode0
Deep Semantic Manipulation of Facial VideosCode0
Adversarial Example Generation with Syntactically Controlled Paraphrase NetworksCode0
Advances in Joint CTC-Attention based End-to-End Speech Recognition with a Deep CNN Encoder and RNN-LMCode0
Ghost-free High Dynamic Range Imaging via Hybrid CNN-Transformer and Structure TensorCode0
Shift-Net: Image Inpainting via Deep Feature RearrangementCode0
RedNet: Residual Encoder-Decoder Network for indoor RGB-D Semantic SegmentationCode0
Geometry meets semantics for semi-supervised monocular depth estimationCode0
Multimodal Tree Decoder for Table of Contents Extraction in Document ImagesCode0
RED: Reinforced Encoder-Decoder Networks for Action AnticipationCode0
Multi-News: a Large-Scale Multi-Document Summarization Dataset and Abstractive Hierarchical ModelCode0
Geometry Attention Transformer with Position-aware LSTMs for Image CaptioningCode0
Reduced-Order Autodifferentiable Ensemble Kalman FiltersCode0
DeepSEED: 3D Squeeze-and-Excitation Encoder-Decoder Convolutional Neural Networks for Pulmonary Nodule DetectionCode0
Multi-path Learning for Object Pose Estimation Across DomainsCode0
ShelfNet for Fast Semantic SegmentationCode0
Generic Event Boundary Detection in Video with Pyramid FeaturesCode0
multiPI-TransBTS: A Multi-Path Learning Framework for Brain Tumor Image Segmentation Based on Multi-Physical InformationCode0
Generative Probabilistic Novelty Detection with Adversarial AutoencodersCode0
Deep residual inception encoder-decoder network for amyloid PET harmonizationCode0
Active Object Detection with Knowledge Aggregation and Distillation from Large ModelsCode0
Adjustable Privacy using Autoencoder-based Learning StructureCode0
Multiple Generative Models Ensemble for Knowledge-Driven Proactive Human-Computer Dialogue AgentCode0
A Bayesian Gaussian Process-Based Latent Discriminative Generative Decoder (LDGD) Model for High-Dimensional DataCode0
Automatic Report Generation for Histopathology images using pre-trained Vision Transformers and BERTCode0
Multiple Object Forecasting: Predicting Future Object Locations in Diverse EnvironmentsCode0
Action-conditioned On-demand Motion GenerationCode0
Multiple Prior Representation Learning for Self-Supervised Monocular Depth Estimation via Hybrid TransformerCode0
ReenactGAN: Learning to Reenact Faces via Boundary TransferCode0
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