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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
Attention Is Indeed All You Need: Semantically Attention-Guided Decoding for Data-to-Text NLGCode0
3FabRec: Fast Few-shot Face alignment by ReconstructionCode0
OFMPNet: Deep End-to-End Model for Occupancy and Flow Prediction in Urban EnvironmentCode0
Fader Networks: Manipulating Images by Sliding AttributesCode0
Attention Is All You Need for Chinese Word SegmentationCode0
OLED: One-Class Learned Encoder-Decoder Network with Adversarial Context Masking for Novelty DetectionCode0
Facial Landmark Predictions with Applications to MetaverseCode0
FReeNet: Multi-Identity Face ReenactmentCode0
Eye Semantic Segmentation with a Lightweight ModelCode0
A Deep Generative Model for Graph LayoutCode0
Controlling Output Length in Neural Encoder-DecodersCode0
A Deep Adversarial Model for Suffix and Remaining Time Prediction of Event SequencesCode0
OmniMVS: End-to-End Learning for Omnidirectional Stereo MatchingCode0
Attention-Guided Lightweight Network for Real-Time Segmentation of Robotic Surgical InstrumentsCode0
Controlled tasks for model analysis: Retrieving discrete information from sequencesCode0
Extreme 3D Face Reconstruction: Seeing Through OcclusionsCode0
Extracting Relational Facts by an End-to-End Neural Model with Copy MechanismCode0
RP-SAM2: Refining Point Prompts for Stable Surgical Instrument SegmentationCode0
Trainable Greedy Decoding for Neural Machine TranslationCode0
A Controlled Reevaluation of Coreference Resolution ModelsCode0
Spanish TrOCR: Leveraging Transfer Learning for Language AdaptationCode0
Controllable Video Captioning with POS Sequence Guidance Based on Gated Fusion NetworkCode0
Contrastively Learning Visual Attention as Affordance Cues from Demonstrations for Robotic GraspingCode0
Contrastive Learning enhanced Author-Style Headline GenerationCode0
Continuous Indeterminate Probability Neural NetworkCode0
RTA-Former: Reverse Transformer Attention for Polyp SegmentationCode0
Continuity of Topic, Interaction, and Query: Learning to Quote in Online ConversationsCode0
Extracting Headless MWEs from Dependency Parse Trees: Parsing, Tagging, and Joint Modeling ApproachesCode0
Extending Segment Anything Model into Auditory and Temporal Dimensions for Audio-Visual SegmentationCode0
Contextual Parameter Generation for Universal Neural Machine TranslationCode0
ExprGAN: Facial Expression Editing with Controllable Expression IntensityCode0
RTFNet: RGB-Thermal Fusion Network for Semantic Segmentation of Urban ScenesCode0
Attention-Enhanced Hybrid Feature Aggregation Network for 3D Brain Tumor SegmentationCode0
A Lightweight Sparse Focus Transformer for Remote Sensing Image Change CaptioningCode0
Expressing Visual Relationships via LanguageCode0
Dial-MAE: ConTextual Masked Auto-Encoder for Retrieval-based Dialogue SystemsCode0
One-shot Face ReenactmentCode0
One-Shot Medical Video Object Segmentation via Temporal Contrastive Memory NetworksCode0
Spark in the Dark: Evaluating Encoder-Decoder Pairs for COVID-19 CT's Semantic SegmentationCode0
Exploring Unsupervised Pretraining Objectives for Machine TranslationCode0
Exploring Training and Inference Scaling Laws in Generative RetrievalCode0
Neuron segmentation using 3D wavelet integrated encoder-decoder networkCode0
Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot FillingCode0
Exploring the Limits of Synthetic Creation of Solar EUV Images via Image-to-Image TranslationCode0
Contextualize, Show and Tell: A Neural Visual StorytellerCode0
A Complementary Global and Local Knowledge Network for Ultrasound denoising with Fine-grained RefinementCode0
On Generating Fact-Infused Question VariationsCode0
Contextual Encoder-Decoder Network for Visual Saliency PredictionCode0
Exploring Recombination for Efficient Decoding of Neural Machine TranslationCode0
Attention as a Guide for Simultaneous Speech TranslationCode0
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