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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
Autoregressive Moving-average Attention Mechanism for Time Series ForecastingCode1
ColonFormer: An Efficient Transformer based Method for Colon Polyp SegmentationCode1
CLIP-Diffusion-LM: Apply Diffusion Model on Image CaptioningCode1
CLIP-VIS: Adapting CLIP for Open-Vocabulary Video Instance SegmentationCode1
CLIP4STR: A Simple Baseline for Scene Text Recognition with Pre-trained Vision-Language ModelCode1
CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and GenerationCode1
Closed-Loop Data Transcription to an LDR via Minimaxing Rate ReductionCode1
FingerFlex: Inferring Finger Trajectories from ECoG signalsCode1
Co-Evolution of Pose and Mesh for 3D Human Body Estimation from VideoCode1
CoGS: Controllable Generation and Search from Sketch and StyleCode1
CoherentGS: Sparse Novel View Synthesis with Coherent 3D GaussiansCode1
ViNet: Pushing the limits of Visual Modality for Audio-Visual Saliency PredictionCode1
Coarse to Fine Multi-Resolution Temporal Convolutional NetworkCode1
COIN++: Neural Compression Across ModalitiesCode1
Feature Pyramid Network for Multi-Class Land SegmentationCode1
Re-Reading Improves Reasoning in Large Language ModelsCode1
A water-obstacle separation and refinement network for unmanned surface vehiclesCode1
Combo of Thinking and Observing for Outside-Knowledge VQACode1
AWGUNET: Attention-Aided Wavelet Guided U-Net for Nuclei Segmentation in Histopathology ImagesCode1
CommitBERT: Commit Message Generation Using Pre-Trained Programming Language ModelCode1
Compact Transformer Tracker with Correlative Masked ModelingCode1
Compact Bidirectional Transformer for Image CaptioningCode1
MMOTU: A Multi-Modality Ovarian Tumor Ultrasound Image Dataset for Unsupervised Cross-Domain Semantic SegmentationCode1
Complex Handwriting Trajectory Recovery: Evaluation Metrics and AlgorithmCode1
CleanUMamba: A Compact Mamba Network for Speech Denoising using Channel PruningCode1
Composer Style-specific Symbolic Music Generation Using Vector Quantized Discrete Diffusion ModelsCode1
Compositional Morphology for Word Representations and Language ModellingCode1
FocSAM: Delving Deeply into Focused Objects in Segmenting AnythingCode1
Focused Decoding Enables 3D Anatomical Detection by TransformersCode1
Are We Really Making Much Progress in Text Classification? A Comparative ReviewCode1
AdaVAE: Exploring Adaptive GPT-2s in Variational Auto-Encoders for Language ModelingCode1
Conditional DETR for Fast Training ConvergenceCode1
Fourier Image TransformerCode1
FourierNet: Compact mask representation for instance segmentation using differentiable shape decodersCode1
ADC-Net: An Open-Source Deep Learning Network for Automated Dispersion Compensation in Optical Coherence TomographyCode1
BART: Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and ComprehensionCode1
Concatenated Masked Autoencoders as Spatial-Temporal LearnerCode1
BARTScore: Evaluating Generated Text as Text GenerationCode1
FastSal: a Computationally Efficient Network for Visual Saliency PredictionCode1
BasisVAE: Translation-invariant feature-level clustering with Variational AutoencodersCode1
BASNet: Boundary-Aware Salient Object DetectionCode1
Frame-wise streaming end-to-end speaker diarization with non-autoregressive self-attention-based attractorsCode1
Automatic Foot Ulcer Segmentation Using an Ensemble of Convolutional Neural NetworksCode1
Fast Generation of High Fidelity RGB-D Images by Deep-Learning with Adaptive ConvolutionCode1
An Arbitrary Scale Super-Resolution Approach for 3D MR Images via Implicit Neural RepresentationCode1
Bathymetry Inversion using a Deep-Learning-Based Surrogate for Shallow Water Equations SolversCode1
ClawMachine: Learning to Fetch Visual Tokens for Referential ComprehensionCode1
FastFlowNet: A Lightweight Network for Fast Optical Flow EstimationCode1
Context-Enhanced Memory-Refined Transformer for Online Action DetectionCode1
FastMap: Fast Queries Initialization Based Vectorized HD Map Reconstruction FrameworkCode1
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