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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
Generating Diverse and High-Quality Texts by Minimum Bayes Risk DecodingCode0
Regularizing Neural Networks for Future Trajectory Prediction via Inverse Reinforcement Learning FrameworkCode0
Regularizing RNNs for Caption Generation by Reconstructing The Past with The PresentCode0
Multi-target Voice Conversion without Parallel Data by Adversarially Learning Disentangled Audio RepresentationsCode0
Anatomical Conditioning for Contrastive Unpaired Image-to-Image Translation of Optical Coherence Tomography ImagesCode0
Multi-Task Classification of Sewer Pipe Defects and Properties using a Cross-Task Graph Neural Network DecoderCode0
Regularizing Variational Autoencoder with Diversity and Uncertainty AwarenessCode0
Generating Coherent Narratives by Learning Dynamic and Discrete Entity States with a Contrastive FrameworkCode0
Reinforced Decoder: Towards Training Recurrent Neural Networks for Time Series ForecastingCode0
General Point Model Pretraining with Autoencoding and AutoregressiveCode0
Reinforced Dynamic Reasoning for Conversational Question GenerationCode0
Anatomical Attention Alignment representation for Radiology Report GenerationCode0
Multi-task Learning For Detecting and Segmenting Manipulated Facial Images and VideosCode0
simNet: Stepwise Image-Topic Merging Network for Generating Detailed and Comprehensive Image CaptionsCode0
Automatically Neutralizing Subjective Bias in TextCode0
Automated Question Answer medical model based on Deep Learning TechnologyCode0
Automated Medical Report Generation for ECG Data: Bridging Medical Text and Signal Processing with Deep LearningCode0
Reinforcement Learning for Bandit Neural Machine Translation with Simulated Human FeedbackCode0
Identifying Query-Relevant Neurons in Large Language Models for Long-Form TextsCode0
AutoLC: Search Lightweight and Top-Performing Architecture for Remote Sensing Image Land-Cover ClassificationCode0
DeepLung: Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and ClassificationCode0
Generalization over different cellular automata rules learned by a deep feed-forward neural networkCode0
AutoJoin: Efficient Adversarial Training against Gradient-Free Perturbations for Robust Maneuvering via Denoising Autoencoder and Joint LearningCode0
Deep Log-Likelihood Ratio QuantizationCode0
A Relational Memory-based Embedding Model for Triple Classification and Search PersonalizationCode0
Generalizable Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning with Data LimitationsCode0
Multi-task Regularization Based on Infrequent Classes for Audio CaptioningCode0
A 7K Parameter Model for Underwater Image Enhancement based on Transmission Map PriorCode0
Top-down Visual Saliency Guided by CaptionsCode0
A Multi-Task Learning Approach for Human Activity Segmentation and Ergonomics Risk AssessmentCode0
Relation Extraction with Instance-Adapted Predicate DescriptionsCode0
DeepLiDAR: Deep Surface Normal Guided Depth Prediction for Outdoor Scene from Sparse LiDAR Data and Single Color ImageCode0
Modeling the Shape of the Brain Connectome via Deep Neural NetworksCode0
Deep Learning Methods for Improved Decoding of Linear CodesCode0
Multi-Teacher Knowledge Distillation For Text Image Machine TranslationCode0
Autogenic Language Embedding for Coherent Point TrackingCode0
A Multi-Task Incremental Learning Framework with Category Name Embedding for Aspect-Category Sentiment AnalysisCode0
The Brain-Inspired Decoder for Natural Visual Image ReconstructionCode0
Deep Learning for Source Code Modeling and Generation: Models, Applications and ChallengesCode0
ReLU's Revival: On the Entropic Overload in Normalization-Free Large Language ModelsCode0
Across-animal odor decoding by probabilistic manifold alignmentCode0
Towards Metamerism via Foveated Style TransferCode0
Deep Learning for Joint Source-Channel Coding of TextCode0
Generalizable Resource Allocation in Stream Processing via Deep Reinforcement LearningCode0
Summarisation of German Judgments in conjunction with a Class-based EvaluationCode0
Mitigating Data Redundancy to Revitalize Transformer-based Long-Term Time Series Forecasting SystemCode0
Multi-View Graph Representation Learning for Answering Hybrid Numerical Reasoning QuestionCode0
Multi-view Integration Learning for Irregularly-sampled Clinical Time SeriesCode0
RepeatNet: A Repeat Aware Neural Recommendation Machine for Session-based RecommendationCode0
Gender-Aware Reinflection using Linguistically Enhanced Neural ModelsCode0
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