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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
Deep learning based supervised semantic segmentation of Electron Cryo-Subtomograms0
Deep Learning-based Polar Code Design0
Fast Modeling and Understanding Fluid Dynamics Systems with Encoder-Decoder Networks0
Fast Predictive Image Registration0
Fast Predictive Multimodal Image Registration0
Deep Learning based Pedestrian Detection at Distance in Smart Cities0
Fast, Scalable Phrase-Based SMT Decoding0
Sequence to Sequence Networks for Roman-Urdu to Urdu Transliteration0
A Generative Model for Digital Camera Noise Synthesis0
Deep Learning-Based Operators for Evolutionary Algorithms0
Deep Learning based Novel Cascaded Approach for Skin Lesion Analysis0
Sequence-to-Sequence Prediction of Vehicle Trajectory via LSTM Encoder-Decoder Architecture0
Deep learning-based multi-output quantile forecasting of PV generation0
Sequence-to-Sequence Pre-training with Unified Modality Masking for Visual Document Understanding0
Fast Vocabulary Projection Method via Clustering for Multilingual Machine Translation on GPU0
Deep Learning-Based Modeling of 5G Core Control Plane for 5G Network Digital Twin0
FBK’s Neural Machine Translation Systems for IWSLT 20160
Deep-Learning-based Millimeter-Wave Massive MIMO for Hybrid Precoding0
FC3DNet: A Fully Connected Encoder-Decoder for Efficient Demoir'eing0
F-CAD: A Framework to Explore Hardware Accelerators for Codec Avatar Decoding0
Deep learning based Meta-modeling for Multi-objective Technology Optimization of Electrical Machines0
FCN+RL: A Fully Convolutional Network followed by Refinement Layers to Offline Handwritten Signature Segmentation0
FCSN: Global Context Aware Segmentation by Learning the Fourier Coefficients of Objects in Medical Images0
FDRN: A Fast Deformable Registration Network for Medical Images0
Feature-adjacent multi-fidelity physics-informed machine learning for partial differential equations0
Sequence-to-sequence Singing Synthesis Using the Feed-forward Transformer0
Feature-Align Network with Knowledge Distillation for Efficient Denoising0
Feature-aware conditional GAN for category text generation0
Topicwise Separable Sentence Retrieval for Medical Report Generation0
Feature Enhancer Segmentation Network (FES-Net) for Vessel Segmentation0
Sequence-to-Sequence Speech Recognition with Time-Depth Separable Convolutions0
Feature Fusion Encoder Decoder Network For Automatic Liver Lesion Segmentation0
Feature-Level Collaboration: Joint Unsupervised Learning of Optical Flow, Stereo Depth and Camera Motion0
Deep Learning-based Image Compression with Trellis Coded Quantization0
Feature Purified Transformer With Cross-level Feature Guiding Decoder For Multi-class OOD and Anomaly Deteciton0
Feature Pyramid Encoding Network for Real-time Semantic Segmentation0
Deep learning based dictionary learning and tomographic image reconstruction0
Sequential Attention Source Identification Based on Feature Representation0
Sequential choice in ordered bundles0
Deep Learning-based CSI Feedback in Wi-Fi Systems0
Feature Space Transfer for Data Augmentation0
Federated Class-Incremental Learning: A Hybrid Approach Using Latent Exemplars and Data-Free Techniques to Address Local and Global Forgetting0
Federated Contrastive Learning for Personalized Semantic Communication0
Federated deep transfer learning for EEG decoding using multiple BCI tasks0
Deep Learning-Based CSI Feedback for Wi-Fi Systems With Temporal Correlation0
High-fidelity Prediction of Megapixel Longitudinal Phase-space Images of Electron Beams using Encoder-Decoder Neural Networks0
Deep Learning Based Antenna-time Domain Channel Extrapolation for Hybrid mmWave Massive MIMO0
Deep-Learning Based Adaptive Ultrasound Imaging from Sub-Nyquist Channel Data0
Feedback Chain Network For Hippocampus Segmentation0
Feedbackward Decoding for Semantic Segmentation0
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