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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
Natural Reweighted Wake-SleepCode0
A Multitask Deep Learning Model for Classification and Regression of Hyperspectral Images: Application to the large-scale datasetCode0
Super-Human Performance in Online Low-latency Recognition of Conversational SpeechCode0
FutureGAN: Anticipating the Future Frames of Video Sequences using Spatio-Temporal 3d Convolutions in Progressively Growing GANsCode0
Deep Decoder: Concise Image Representations from Untrained Non-convolutional NetworksCode0
Functional Autoencoder for Smoothing and Representation LearningCode0
Single-Model Encoder-Decoder with Explicit Morphological Representation for ReinflectionCode0
A Simplified Fully Quantized Transformer for End-to-end Speech RecognitionCode0
Residual Pyramid Learning for Single-Shot Semantic SegmentationCode0
Single Sequence Prediction over Reasoning Graphs for Multi-hop QACode0
Residual Squeeze-and-Excitation Network for Fast Image DerainingCode0
SuperLightNet: Lightweight Parameter Aggregation Network for Multimodal Brain Tumor SegmentationCode0
A Multi-Object Rectified Attention Network for Scene Text RecognitionCode0
The Devil is in the Decoder: Classification, Regression and GANsCode0
AuralSAM2: Enabling SAM2 Hear Through Pyramid Audio-Visual Feature PromptingCode0
Negation Triplet Extraction with Syntactic Dependency and Semantic ConsistencyCode0
Negative Evidence Matters in Interpretable Histology Image ClassificationCode0
RESOLVE: Relational Reasoning with Symbolic and Object-Level Features Using Vector Symbolic ProcessingCode0
Response Generation by Context-aware Prototype EditingCode0
FTL: Transfer Learning Nonlinear Plasma Dynamic Transitions in Low Dimensional Embeddings via Deep Neural NetworksCode0
FSRNet: End-to-End Learning Face Super-Resolution with Facial PriorsCode0
NELoRa-Bench: A Benchmark for Neural-enhanced LoRa DemodulationCode0
A Multi-Modal Chinese Poetry Generation ModelCode0
FrozenSeg: Harmonizing Frozen Foundation Models for Open-Vocabulary SegmentationCode0
From Zero-Shot Learning to Cold-Start RecommendationCode0
A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series DataCode0
Topic-Guided Self-Introduction Generation for Social Media UsersCode0
From voxels to pixels and back: Self-supervision in natural-image reconstruction from fMRICode0
NestedMorph: Enhancing Deformable Medical Image Registration with Nested Attention MechanismsCode0
SING: Symbol-to-Instrument Neural GeneratorCode0
From Points to Functions: Infinite-dimensional Representations in Diffusion ModelsCode0
From Pixels to Progress: Generating Road Network from Satellite Imagery for Socioeconomic Insights in Impoverished AreasCode0
Restoring the Sister: Reconstructing a Lexicon from Sister Languages using Neural Machine TranslationCode0
From PEFT to DEFT: Parameter Efficient Finetuning for Reducing Activation Density in TransformersCode0
Sinhala Transliteration: A Comparative Analysis Between Rule-based and Seq2Seq ApproachesCode0
A Unifying Framework of Attention-based Neural Load ForecastingCode0
Deep convolutional encoder-decoder networks for uncertainty quantification of dynamic multiphase flow in heterogeneous mediaCode0
Rethinking 360deg Image Visual Attention Modelling With Unsupervised Learning.Code0
Deep encoder-decoder hierarchical convolutional neural networks for conjugate heat transfer surrogate modelingCode0
Neural Architecture OptimizationCode0
Rethinking Boundaries: End-To-End Recognition of Discontinuous Mentions with Pointer NetworksCode0
Neural Architecture Search for Deep Image PriorCode0
From Partial to Strictly Incremental Constituent ParsingCode0
From neural PCA to deep unsupervised learningCode0
Deep CNN-based Multi-task Learning for Open-Set RecognitionCode0
DeepCaps: Going Deeper with Capsule NetworksCode0
Deep Blind Video Decaptioning by Temporal Aggregation and RecurrenceCode0
DeepBinaryMask: Learning a Binary Mask for Video Compressive SensingCode0
Rethinking Data Augmentation for Low-Resource Neural Machine Translation: A Multi-Task Learning ApproachCode0
From Models To Experiments: Shallow Recurrent Decoder Networks on the DYNASTY Experimental FacilityCode0
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