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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
EXPRESSNET: An Explainable Residual Slim Network for Fingerprint Presentation Attack Detection0
Sequence to Better Sequence: Continuous Revision of Combinatorial Structures0
ExReg: Wide-range Photo Exposure Correction via a Multi-dimensional Regressor with Attention0
Extended Gaze Following: Detecting Objects in Videos Beyond the Camera Field of View0
DeepMutation: A Neural Mutation Tool0
Extended Signaling Methods for Reduced Video Decoder Power Consumption Using Green Metadata0
Deep multivariate autoencoder for capturing complexity in Brain Structure and Behaviour Relationships0
Extending Recurrent Neural Aligner for Streaming End-to-End Speech Recognition in Mandarin0
Sequence-to-Lattice Models for Fast Translation0
Extending Video Decoding Energy Models for 360° and HDR Video Formats in HEVC0
Extending Video Masked Autoencoders to 128 frames0
External Knowledge Augmented Polyphone Disambiguation Using Large Language Model0
External Prompt Features Enhanced Parameter-efficient Fine-tuning for Salient Object Detection0
Extract-and-Abstract: Unifying Extractive and Abstractive Summarization within Single Encoder-Decoder Framework0
Extract and Attend: Improving Entity Translation in Neural Machine Translation0
Sequence to Logic with Copy and Cache0
Sequence-to-Segment Networks for Segment Detection0
Extraction of Airways using Graph Neural Networks0
Extraction of Gene-Environment Interaction from the Biomedical Literature0
Extractive and Abstractive Summarization Methods for Financial Narrative Summarization in English, Spanish and Greek0
Extra Global Attention Designation Using Keyword Detection in Sparse Transformer Architectures0
Sequence-to-sequence AMR Parsing with Ancestor Information0
Extreme Encoder Output Frame Rate Reduction: Improving Computational Latencies of Large End-to-End Models0
Extreme Precipitation Nowcasting using Multi-Task Latent Diffusion Models0
Deep Multiple Description Coding by Learning Scalar Quantization0
Deep Multi-Magnification Networks for Multi-Class Breast Cancer Image Segmentation0
Eyenet: Attention based Convolutional Encoder-Decoder Network for Eye Region Segmentation0
Sequence-to-sequence AMR Parsing with Ancestor Information0
EZ-VC: Easy Zero-shot Any-to-Any Voice Conversion0
F2former: When Fractional Fourier Meets Deep Wiener Deconvolution and Selective Frequency Transformer for Image Deblurring0
fabSAM: A Farmland Boundary Delineation Method Based on the Segment Anything Model0
FABULA: Intelligence Report Generation Using Retrieval-Augmented Narrative Construction0
Face Adapter for Pre-Trained Diffusion Models with Fine-Grained ID and Attribute Control0
Image-to-Image Translation with Disentangled Latent Vectors for Face Editing0
Deep Multi-Branch Aggregation Network for Real-Time Semantic Segmentation in Street Scenes0
DeepMorph: A System for Hiding Bitstrings in Morphable Vector Drawings0
DeepMnemonic: Password Mnemonic Generation via Deep Attentive Encoder-Decoder Model0
Face Retrieval using Frequency Decoded Local Descriptor0
Sequence-to-sequence Automatic Speech Recognition with Word Embedding Regularization and Fused Decoding0
Face Video Deblurring Using 3D Facial Priors0
DeepMLF: Multimodal language model with learnable tokens for deep fusion in sentiment analysis0
Facial Expression Recognition Using Disentangled Adversarial Learning0
Facial Expression Representation Learning by Synthesizing Expression Images0
Deep Measurement Updates for Bayes Filters0
Agent-driven Generative Semantic Communication with Cross-Modality and Prediction0
DeepMA: End-to-end Deep Multiple Access for Wireless Image Transmission in Semantic Communication0
Deeply supervised UNet for semantic segmentation to assist dermatopathological assessment of Basal Cell Carcinoma (BCC)0
DeepLung: 3D Deep Convolutional Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification0
Factor Analysis, Probabilistic Principal Component Analysis, Variational Inference, and Variational Autoencoder: Tutorial and Survey0
Deep low-latency joint speech transmission and enhancement over a gaussian channel0
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