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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
RADAM: Texture Recognition through Randomized Aggregated Encoding of Deep Activation MapsCode1
RM-Depth: Unsupervised Learning of Recurrent Monocular Depth in Dynamic ScenesCode1
Neighborhood Contrastive Transformer for Change CaptioningCode1
Traffic Scene Parsing through the TSP6K DatasetCode1
DeCap: Decoding CLIP Latents for Zero-Shot Captioning via Text-Only TrainingCode1
Retinal Image Restoration using Transformer and Cycle-Consistent Generative Adversarial NetworkCode1
Specformer: Spectral Graph Neural Networks Meet TransformersCode1
Generic-to-Specific Distillation of Masked AutoencodersCode1
LAformer: Trajectory Prediction for Autonomous Driving with Lane-Aware Scene ConstraintsCode1
Key-Exchange Convolutional Auto-Encoder for Data Augmentation in Early Knee Osteoarthritis DetectionCode1
TBFormer: Two-Branch Transformer for Image Forgery LocalizationCode1
A Convolutional-Transformer Network for Crack Segmentation with Boundary AwarenessCode1
Video-SwinUNet: Spatio-temporal Deep Learning Framework for VFSS Instance SegmentationCode1
Human MotionFormer: Transferring Human Motions with Vision TransformersCode1
Exploring the Advantages of Transformers for High-Frequency TradingCode1
Mixed Hierarchy Network for Image RestorationCode1
KILM: Knowledge Injection into Encoder-Decoder Language ModelsCode1
Deep Joint Source-Channel Coding with Iterative Source Error CorrectionCode1
Retrieval-augmented Image CaptioningCode1
Speculative Decoding with Big Little DecoderCode1
PolyFormer: Referring Image Segmentation as Sequential Polygon GenerationCode1
CEDNet: A Cascade Encoder-Decoder Network for Dense PredictionCode1
Leveraging Inpainting for Single-Image Shadow RemovalCode1
Channelformer: Attention based Neural Solution for Wireless Channel Estimation and Effective Online TrainingCode1
Contrast with Reconstruct: Contrastive 3D Representation Learning Guided by Generative PretrainingCode1
KNOD: Domain Knowledge Distilled Tree Decoder for Automated Program RepairCode1
Explicit Box Detection Unifies End-to-End Multi-Person Pose EstimationCode1
SegForestNet: Spatial-Partitioning-Based Aerial Image SegmentationCode1
Modeling Causal Mechanisms with Diffusion Models for Interventional and Counterfactual QueriesCode1
Unsupervised Entity Alignment for Temporal Knowledge GraphsCode1
MS-DETR: Multispectral Pedestrian Detection Transformer with Loosely Coupled Fusion and Modality-Balanced OptimizationCode1
Adaptive Machine Translation with Large Language ModelsCode1
Mixed Attention Network for Hyperspectral Image DenoisingCode1
Compact Transformer Tracker with Correlative Masked ModelingCode1
LDMIC: Learning-based Distributed Multi-view Image CodingCode1
DiffSDS: A language diffusion model for protein backbone inpainting under geometric conditions and constraintsCode1
Versatile Neural Processes for Learning Implicit Neural RepresentationsCode1
SwinDepth: Unsupervised Depth Estimation using Monocular Sequences via Swin Transformer and Densely Cascaded NetworkCode1
Multi Kernel Positional Embedding ConvNeXt for Polyp SegmentationCode1
Causal Recurrent Variational Autoencoder for Medical Time Series GenerationCode1
Self-Training Guided Disentangled Adaptation for Cross-Domain Remote Sensing Image Semantic SegmentationCode1
Lesion-aware Dynamic Kernel for Polyp SegmentationCode1
Adaptive Context Selection for Polyp SegmentationCode1
LENet: Lightweight And Efficient LiDAR Semantic Segmentation Using Multi-Scale Convolution AttentionCode1
Head-Free Lightweight Semantic Segmentation with Linear TransformerCode1
CARD: Semantic Segmentation with Efficient Class-Aware Regularized DecoderCode1
DeMT: Deformable Mixer Transformer for Multi-Task Learning of Dense PredictionCode1
RGB-T Multi-Modal Crowd Counting Based on TransformerCode1
Lightweight Salient Object Detection in Optical Remote-Sensing Images via Semantic Matching and Edge AlignmentCode1
Perceptual-Neural-Physical Sound MatchingCode1
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