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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
Enriching Phrases with Coupled Pixel and Object Contexts for Panoptic Narrative Grounding0
Enriching Phrase Tables for Statistical Machine Translation Using Mixed Embeddings0
Deformable Image Registration with Multi-scale Feature Fusion from Shared Encoder, Auxiliary and Pyramid Decoders0
Ensembled ResUnet for Anatomical Brain Barriers Segmentation0
Ensemble Sequence Level Training for Multimodal MT: OSU-Baidu WMT18 Multimodal Machine Translation System Report0
Ensembles of Neural Morphological Inflection Models0
Ensure the Correctness of the Summary: Incorporate Entailment Knowledge into Abstractive Sentence Summarization0
DeforHMR: Vision Transformer with Deformable Cross-Attention for 3D Human Mesh Recovery0
Semi-supervised Skin Detection by Network with Mutual Guidance0
ToonCrafter: Generative Cartoon Interpolation0
Entity Disambiguation via Fusion Entity Decoding0
Semi-Supervised Training for Improving Data Efficiency in End-to-End Speech Synthesis0
EntitySAM: Segment Everything in Video0
ENTP: Encoder-only Next Token Prediction0
Entropy optimized semi-supervised decomposed vector-quantized variational autoencoder model based on transfer learning for multiclass text classification and generation0
Defocus Deblur Microscopy via Head-to-Tail Cross-scale Fusion0
EPG-MGCN: Ego-Planning Guided Multi-Graph Convolutional Network for Heterogeneous Agent Trajectory Prediction0
Epi-Curriculum: Episodic Curriculum Learning for Low-Resource Domain Adaptation in Neural Machine Translation0
EpMAN: Episodic Memory AttentioN for Generalizing to Longer Contexts0
Definition Modelling for Appropriate Specificity0
Hardware-Efficient EMG Decoding for Next-Generation Hand Prostheses0
EqGAN: Feature Equalization Fusion for Few-shot Image Generation0
Equivalence of Segmental and Neural Transducer Modeling: A Proof of Concept0
Equivariant Priors for Compressed Sensing with Unknown Orientation0
ERL-Net: Entangled Representation Learning for Single Image De-Raining0
Defense against Adversarial Examples by Encoder-Assisted Search in the Latent Coding Space0
ERNIE-UniX2: A Unified Cross-lingual Cross-modal Framework for Understanding and Generation0
Error-Corrected Margin-Based Deep Cross-Modal Hashing for Facial Image Retrieval0
Error Correction Code Transformer: From Non-Unified to Unified0
A GRU-Gated Attention Model for Neural Machine Translation0
ESAD: End-to-end Deep Semi-supervised Anomaly Detection0
ESALE: Enhancing Code-Summary Alignment Learning for Source Code Summarization0
ESC-MVQ: End-to-End Semantic Communication With Multi-Codebook Vector Quantization0
ESDMR-Net: A Lightweight Network With Expand-Squeeze and Dual Multiscale Residual Connections for Medical Image Segmentation0
ESI-GAL: EEG Source Imaging-based Trajectory Estimation for Grasp and Lift Task0
Defect Transformer: An Efficient Hybrid Transformer Architecture for Surface Defect Detection0
ESPnet-ST IWSLT 2021 Offline Speech Translation System0
SenGen: Sentence Generating Neural Variational Topic Model0
Defects of Convolutional Decoder Networks in Frequency Representation0
DEER: Detection-agnostic End-to-End Recognizer for Scene Text Spotting0
Deep View Morphing0
Estimating Extreme 3D Image Rotations using Cascaded Attention0
Estimating & Mitigating the Impact of Acoustic Environments on Machine-to-Machine Signalling0
Estimating the HEVC Decoding Energy Using the Decoder Processing Time0
Estimation of 2D Velocity Model using Acoustic Signals and Convolutional Neural Networks0
Sensor Transformation Attention Networks0
Deep Video Inpainting Detection0
A Graph-to-Sequence Model for Joint Intent Detection and Slot Filling in Task-Oriented Dialogue Systems0
EUIS-Net: A Convolutional Neural Network for Efficient Ultrasound Image Segmentation0
EU-Nets: Enhanced, Explainable and Parsimonious U-Nets0
Show:102550
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