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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
HNeRV: A Hybrid Neural Representation for VideosCode1
Exploring Vision-Language Models for Imbalanced LearningCode1
WeakTr: Exploring Plain Vision Transformer for Weakly-supervised Semantic SegmentationCode1
Real-time 6K Image Rescaling with Rate-distortion OptimizationCode1
Revisiting Context Aggregation for Image MattingCode1
Implicit View-Time Interpolation of Stereo Videos using Multi-Plane Disparities and Non-Uniform CoordinatesCode1
Dual Cross-Attention for Medical Image SegmentationCode1
PMatch: Paired Masked Image Modeling for Dense Geometric MatchingCode1
Streaming Video ModelCode1
TriVol: Point Cloud Rendering via Triple VolumesCode1
Multi-scale Hierarchical Vision Transformer with Cascaded Attention Decoding for Medical Image SegmentationCode1
CARTO: Category and Joint Agnostic Reconstruction of ARTiculated ObjectsCode1
HOICLIP: Efficient Knowledge Transfer for HOI Detection with Vision-Language ModelsCode1
Novel View Synthesis of Humans using Differentiable RenderingCode1
Learning Iterative Neural Optimizers for Image SteganographyCode1
Manifold Learning by Mixture Models of VAEs for Inverse ProblemsCode1
DiffTAD: Temporal Action Detection with Proposal Denoising DiffusionCode1
Object Discovery from Motion-Guided TokensCode1
Gazeformer: Scalable, Effective and Fast Prediction of Goal-Directed Human AttentionCode1
Progressive Semantic-Visual Mutual Adaption for Generalized Zero-Shot LearningCode1
Affordance Grounding from Demonstration Video to Target ImageCode1
Feature Shrinkage Pyramid for Camouflaged Object Detection with TransformersCode1
Geometry-Aware Attenuation Learning for Sparse-View CBCT ReconstructionCode1
DeepVecFont-v2: Exploiting Transformers to Synthesize Vector Fonts with Higher QualityCode1
Orthogonal Dictionary Guided Shape Completion Network for Point CloudCode1
HRDoc: Dataset and Baseline Method Toward Hierarchical Reconstruction of Document StructuresCode1
Category Query Learning for Human-Object Interaction ClassificationCode1
TSI-GAN: Unsupervised Time Series Anomaly Detection using Convolutional Cycle-Consistent Generative Adversarial NetworksCode1
Low-complexity Deep Video Compression with A Distributed Coding ArchitectureCode1
3D Mitochondria Instance Segmentation with Spatio-Temporal TransformersCode1
The Treasure Beneath Multiple Annotations: An Uncertainty-aware Edge DetectorCode1
One-to-Few Label Assignment for End-to-End Dense DetectionCode1
Learning Context-aware Classifier for Semantic SegmentationCode1
GeoMIM: Towards Better 3D Knowledge Transfer via Masked Image Modeling for Multi-view 3D UnderstandingCode1
CTRAN: CNN-Transformer-based Network for Natural Language UnderstandingCode1
Dynamic Graph Enhanced Contrastive Learning for Chest X-ray Report GenerationCode1
GlueGen: Plug and Play Multi-modal Encoders for X-to-image GenerationCode1
Uncertainty-informed Mutual Learning for Joint Medical Image Classification and SegmentationCode1
TriAAN-VC: Triple Adaptive Attention Normalization for Any-to-Any Voice ConversionCode1
An End-to-End Multi-Task Learning Model for Image-based Table RecognitionCode1
PiMAE: Point Cloud and Image Interactive Masked Autoencoders for 3D Object DetectionCode1
Rotation-Invariant Transformer for Point Cloud MatchingCode1
Rethinking Image-based Table Recognition Using Weakly Supervised MethodsCode1
TransNetR: Transformer-based Residual Network for Polyp Segmentation with Multi-Center Out-of-Distribution TestingCode1
MP-Former: Mask-Piloted Transformer for Image SegmentationCode1
SAR-UNet: Small Attention Residual UNet for Explainable Nowcasting TasksCode1
Xformer: Hybrid X-Shaped Transformer for Image DenoisingCode1
GATOR: Graph-Aware Transformer with Motion-Disentangled Regression for Human Mesh Recovery from a 2D PoseCode1
Context-Based Trit-Plane Coding for Progressive Image CompressionCode1
Convolutional Cross-View Pose EstimationCode1
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