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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
mPLUG-Owl2: Revolutionizing Multi-modal Large Language Model with Modality CollaborationCode4
3D TransUNet: Advancing Medical Image Segmentation through Vision TransformersCode4
VisionLLM: Large Language Model is also an Open-Ended Decoder for Vision-Centric TasksCode4
Decoder Tuning: Efficient Language Understanding as DecodingCode4
TencentPretrain: A Scalable and Flexible Toolkit for Pre-training Models of Different ModalitiesCode4
Uni-Perceiver v2: A Generalist Model for Large-Scale Vision and Vision-Language TasksCode4
BLOOM: A 176B-Parameter Open-Access Multilingual Language ModelCode4
High Fidelity Neural Audio CompressionCode4
Z-Code++: A Pre-trained Language Model Optimized for Abstractive SummarizationCode4
DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoisingCode4
VoiceStar: Robust Zero-Shot Autoregressive TTS with Duration Control and ExtrapolationCode3
This Time is Different: An Observability Perspective on Time Series Foundation ModelsCode3
LLaMA-Omni2: LLM-based Real-time Spoken Chatbot with Autoregressive Streaming Speech SynthesisCode3
Locate 3D: Real-World Object Localization via Self-Supervised Learning in 3DCode3
GigaTok: Scaling Visual Tokenizers to 3 Billion Parameters for Autoregressive Image GenerationCode3
Unleashing Vecset Diffusion Model for Fast Shape GenerationCode3
EVEv2: Improved Baselines for Encoder-Free Vision-Language ModelsCode3
mWhisper-Flamingo for Multilingual Audio-Visual Noise-Robust Speech RecognitionCode3
DiC: Rethinking Conv3x3 Designs in Diffusion ModelsCode3
VidTwin: Video VAE with Decoupled Structure and DynamicsCode3
CAD-Recode: Reverse Engineering CAD Code from Point CloudsCode3
SegMAN: Omni-scale Context Modeling with State Space Models and Local Attention for Semantic SegmentationCode3
Generalizing Motion Planners with Mixture of Experts for Autonomous DrivingCode3
Playground v3: Improving Text-to-Image Alignment with Deep-Fusion Large Language ModelsCode3
RT-DETRv3: Real-time End-to-End Object Detection with Hierarchical Dense Positive SupervisionCode3
DeepInteraction++: Multi-Modality Interaction for Autonomous DrivingCode3
EAFormer: Scene Text Segmentation with Edge-Aware TransformersCode3
VISA: Reasoning Video Object Segmentation via Large Language ModelsCode3
Unveiling Encoder-Free Vision-Language ModelsCode3
Whisper-Flamingo: Integrating Visual Features into Whisper for Audio-Visual Speech Recognition and TranslationCode3
AdaRevD: Adaptive Patch Exiting Reversible Decoder Pushes the Limit of Image DeblurringCode3
Hydra-MDP: End-to-end Multimodal Planning with Multi-target Hydra-DistillationCode3
Image and Video Tokenization with Binary Spherical QuantizationCode3
Multi-Head RAG: Solving Multi-Aspect Problems with LLMsCode3
CM-UNet: Hybrid CNN-Mamba UNet for Remote Sensing Image Semantic SegmentationCode3
EMCAD: Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image SegmentationCode3
SemantiCodec: An Ultra Low Bitrate Semantic Audio Codec for General SoundCode3
UniMERNet: A Universal Network for Real-World Mathematical Expression RecognitionCode3
How to build the best medical image segmentation algorithm using foundation models: a comprehensive empirical study with Segment Anything ModelCode3
OneChart: Purify the Chart Structural Extraction via One Auxiliary TokenCode3
SegFormer3D: an Efficient Transformer for 3D Medical Image SegmentationCode3
MambaAD: Exploring State Space Models for Multi-class Unsupervised Anomaly DetectionCode3
Sigma: Siamese Mamba Network for Multi-Modal Semantic SegmentationCode3
PSALM: Pixelwise SegmentAtion with Large Multi-Modal ModelCode3
MTP: Advancing Remote Sensing Foundation Model via Multi-Task PretrainingCode3
FaceXFormer: A Unified Transformer for Facial AnalysisCode3
LN3Diff: Scalable Latent Neural Fields Diffusion for Speedy 3D GenerationCode3
StyleGaussian: Instant 3D Style Transfer with Gaussian SplattingCode3
Diffusion-TS: Interpretable Diffusion for General Time Series GenerationCode3
Coarse-to-Fine Latent Diffusion for Pose-Guided Person Image SynthesisCode3
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