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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
Extra Global Attention Designation Using Keyword Detection in Sparse Transformer Architectures0
VideoSAM: Open-World Video Segmentation0
Imitation Learning with Limited Actions via Diffusion Planners and Deep Koopman ControllersCode0
Mechanistic Permutability: Match Features Across Layers0
Simultaneous Weight and Architecture Optimization for Neural NetworksCode0
MorCode: Face Morphing Attack Generation using Generative Codebooks0
Test-Time Intensity Consistency Adaptation for Shadow Detection0
When and Where Did it Happen? An Encoder-Decoder Model to Identify Scenario ContextCode0
Scalable Representation Learning for Multimodal Tabular Transactions0
Can Transformers Reason Logically? A Study in SAT Solving0
LS-EEND: Long-Form Streaming End-to-End Neural Diarization with Online Attractor ExtractionCode2
InAttention: Linear Context Scaling for Transformers0
Towards Natural Image Matting in the Wild via Real-Scenario PriorCode2
Root Defence Strategies: Ensuring Safety of LLM at the Decoding Level0
Do better language models have crisper vision?0
Pair-VPR: Place-Aware Pre-training and Contrastive Pair Classification for Visual Place Recognition with Vision TransformersCode2
Improving Embedding Accuracy for Document Retrieval Using Entity Relationship Maps and Model-Aware Contrastive Sampling0
Gesture2Text: A Generalizable Decoder for Word-Gesture Keyboards in XR Through Trajectory Coarse Discretization and Pre-training0
RRADistill: Distilling LLMs' Passage Ranking Ability for Long-Tail Queries Document Re-Ranking on a Search Engine0
MDAP: A Multi-view Disentangled and Adaptive Preference Learning Framework for Cross-Domain RecommendationCode0
ERVQA: A Dataset to Benchmark the Readiness of Large Vision Language Models in Hospital EnvironmentsCode0
Diffusion Auto-regressive Transformer for Effective Self-supervised Time Series ForecastingCode1
BroadWay: Boost Your Text-to-Video Generation Model in a Training-free Way0
Label Confidence Weighted Learning for Target-level Sentence Simplification0
Masked Autoencoder with Swin Transformer Network for Mitigating Electrode Shift in HD-EMG-based Gesture Recognition0
Efficient transformer with reinforced position embedding for language models0
CR-CTC: Consistency regularization on CTC for improved speech recognition0
Video Prediction Transformers without Recurrence or ConvolutionCode2
A Simple Image Segmentation Framework via In-Context ExamplesCode2
Control-oriented Clustering of Visual Latent Representation0
Named Clinical Entity Recognition BenchmarkCode0
OD-Stega: LLM-Based Near-Imperceptible Steganography via Optimized Distributions0
DAMRO: Dive into the Attention Mechanism of LVLM to Reduce Object Hallucination0
UniMuMo: Unified Text, Music and Motion GenerationCode2
MECFormer: Multi-task Whole Slide Image Classification with Expert Consultation Network0
From Reading to Compressing: Exploring the Multi-document Reader for Prompt CompressionCode1
Optimizing Medical Image Segmentation with Advanced Decoder DesignCode0
Epsilon-VAE: Denoising as Visual Decoding0
How Language Models Prioritize Contextual Grammatical Cues?Code0
Look Twice Before You Answer: Memory-Space Visual Retracing for Hallucination Mitigation in Multimodal Large Language ModelsCode2
Error Correction Code Transformer: From Non-Unified to Unified0
Autoregressive Moving-average Attention Mechanism for Time Series ForecastingCode1
EmbedLLM: Learning Compact Representations of Large Language ModelsCode1
HATFormer: Historic Handwritten Arabic Text Recognition with Transformers0
Key-Grid: Unsupervised 3D Keypoints Detection using Grid Heatmap Features0
Can Capacitive Touch Images Enhance Mobile Keyboard Decoding?Code0
NestedMorph: Enhancing Deformable Medical Image Registration with Nested Attention MechanismsCode0
Efficient Streaming LLM for Speech Recognition0
PerTok: Expressive Encoding and Modeling of Symbolic Musical Ideas and Variations0
On The Adaptation of Unlimiformer for Decoder-Only Transformers0
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