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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
Comprehensive Comparisons of Uniform Quantization in Deep Image CompressionCode0
PacketGame: Multi-Stream Packet Gating for Concurrent Video Inference at ScaleCode0
PAGE: Parametric Generative Explainer for Graph Neural NetworkCode0
Enriching Biomedical Knowledge for Low-resource Language Through Large-Scale TranslationCode0
A Knowledge-Grounded Multimodal Search-Based Conversational AgentCode0
Enigme: Generative Text Puzzles for Evaluating Reasoning in Language ModelsCode0
Pair-wise Layer Attention with Spatial Masking for Video PredictionCode0
Complex Transformer: A Framework for Modeling Complex-Valued SequenceCode0
TA&AT: Enhancing Task-Oriented Dialog with Turn-Level Auxiliary Tasks and Action-Tree Based Scheduled SamplingCode0
PanGu-Coder: Program Synthesis with Function-Level Language ModelingCode0
A Joint Sequence Fusion Model for Video Question Answering and RetrievalCode0
Panoptic-DeepLabCode0
Panoptic-DeepLab: A Simple, Strong, and Fast Baseline for Bottom-Up Panoptic SegmentationCode0
Enhancing User Behavior Sequence Modeling by Generative Tasks for Session SearchCode0
A Survey on Deep Learning for Named Entity RecognitionCode0
A Style-Aware Content Loss for Real-time HD Style TransferCode0
SCAN: Sequence-character Aware Network for Text RecognitionCode0
SCAR: Sentence Compression using Autoencoders for ReconstructionCode0
3D-TransUNet for Brain Metastases Segmentation in the BraTS2023 ChallengeCode0
Completing point cloud from few points by Wasserstein GAN and TransformersCode0
Enhancing Sequence-to-Sequence Neural Lemmatization with External ResourcesCode0
Commonsense for Generative Multi-Hop Question Answering TasksCode0
Parallel Iterative Edit Models for Local Sequence TransductionCode0
3D Shape Reconstruction from Sketches via Multi-view Convolutional NetworksCode0
A Streamlined Encoder/Decoder Architecture for Melody ExtractionCode0
SceneEDNet: A Deep Learning Approach for Scene Flow EstimationCode0
A Stable and Effective Learning Strategy for Trainable Greedy DecodingCode0
Enhancing Quantised End-to-End ASR Models via PersonalisationCode0
Towards a multimodal framework for remote sensing image change retrieval and captioningCode0
Scene relighting with illumination estimation in the latent space on an encoder-decoder schemeCode0
COMIC: Towards A Compact Image Captioning Model with AttentionCode0
Parameter-Efficient Abstractive Question Answering over Tables or TextCode0
AIpom at SemEval-2024 Task 8: Detecting AI-produced Outputs in M4Code0
Parameter-Efficient Fine-Tuning of Vision Foundation Model for Forest Floor Segmentation from UAV ImageryCode0
Enhancing Monocular Depth Estimation with Multi-Source Auxiliary TasksCode0
Collaborative Learning of Bidirectional Decoders for Unsupervised Text Style TransferCode0
Parameter estimation for WMTI-Watson model of white matter using encoder-decoder recurrent neural networkCode0
A Hybrid Frequency-Spatial Domain Model for Sparse Image Reconstruction in Scanning Transmission Electron MicroscopyCode0
AFFSegNet: Adaptive Feature Fusion Segmentation Network for Microtumors and Multi-Organ SegmentationCode0
Parametric Encoding with Attention and Convolution Mitigate Spectral Bias of Neural Partial Differential Equation SolversCode0
Enhancing HDR Video Compression through CNN-based Effective Bit Depth AdaptationCode0
Enhancing Goal-oriented Proactive Dialogue Systems via Consistency Reflection and CorrectionCode0
Adaptive Weighting for Neural Machine TranslationCode0
Assisted Sound Sample Generation with Musical Conditioning in Adversarial Auto-EncodersCode0
Enhancing Content Preservation in Text Style Transfer Using Reverse Attention and Conditional Layer NormalizationCode0
Collaborative Auto-encoding for Blind Image Quality AssessmentCode0
Partial Counterfactual Identification of Continuous Outcomes with a Curvature Sensitivity ModelCode0
Partial Order Pruning: for Best Speed/Accuracy Trade-off in Neural Architecture SearchCode0
Part Representation Learning with Teacher-Student Decoder for Occluded Person Re-identificationCode0
Enhancing Biomedical Lay Summarisation with External Knowledge GraphsCode0
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