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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
Boundary-Aware Network for Kidney ParsingCode1
Bayesian SegNet: Model Uncertainty in Deep Convolutional Encoder-Decoder Architectures for Scene UnderstandingCode1
DualPoseNet: Category-level 6D Object Pose and Size Estimation Using Dual Pose Network with Refined Learning of Pose ConsistencyCode1
Dual-Scale Transformer for Large-Scale Single-Pixel ImagingCode1
DxFormer: A Decoupled Automatic Diagnostic System Based on Decoder-Encoder Transformer with Dense Symptom RepresentationsCode1
BDG-Net: Boundary Distribution Guided Network for Accurate Polyp SegmentationCode1
Dynamic Feature Pruning and Consolidation for Occluded Person Re-IdentificationCode1
Dynamic Focus-aware Positional Queries for Semantic SegmentationCode1
DeMT: Deformable Mixer Transformer for Multi-Task Learning of Dense PredictionCode1
Dynamic Multiscale Graph Neural Networks for 3D Skeleton-Based Human Motion PredictionCode1
Dynamic Neural Representational Decoders for High-Resolution Semantic SegmentationCode1
BoB: BERT Over BERT for Training Persona-based Dialogue Models from Limited Personalized DataCode1
Abstractive Meeting Summarization: A SurveyCode1
EAGER-LLM: Enhancing Large Language Models as Recommenders through Exogenous Behavior-Semantic IntegrationCode1
Denoising Masked AutoEncoders Help Robust ClassificationCode1
ECT: Fine-grained Edge Detection with Learned Cause TokensCode1
Dense Gaussian Processes for Few-Shot SegmentationCode1
BenchCLAMP: A Benchmark for Evaluating Language Models on Syntactic and Semantic ParsingCode1
Detail Preserved Point Cloud Completion via Separated Feature AggregationCode1
EDTformer: An Efficient Decoder Transformer for Visual Place RecognitionCode1
Delhi air quality prediction using LSTM deep learning models with a focus on COVID-19 lockdownCode1
Benchmarking Encoder-Decoder Architectures for Biplanar X-ray to 3D Shape ReconstructionCode1
Effective Modeling of Encoder-Decoder Architecture for Joint Entity and Relation ExtractionCode1
Efficient Attentions for Long Document SummarizationCode1
Automatic chemical design using a data-driven continuous representation of moleculesCode1
DeltaNet:Conditional Medical Report Generation for COVID-19 DiagnosisCode1
Deformable Mesh Transformer for 3D Human Mesh RecoveryCode1
Adaptive Semantic-Enhanced Denoising Diffusion Probabilistic Model for Remote Sensing Image Super-ResolutionCode1
DeformToon3D: Deformable 3D Toonification from Neural Radiance FieldsCode1
Delving Deeper into the Decoder for Video CaptioningCode1
DeFlow: Learning Complex Image Degradations from Unpaired Data with Conditional FlowsCode1
Defocus Blur Detection via Depth DistillationCode1
An Effective System for Multi-format Information ExtractionCode1
BERTGEN: Multi-task Generation through BERTCode1
BERT got a Date: Introducing Transformers to Temporal TaggingCode1
Blood Flow Speed Estimation with Optical Coherence Tomography Angiography ImagesCode1
A Deep Generative Framework for Paraphrase GenerationCode1
EGIC: Enhanced Low-Bit-Rate Generative Image Compression Guided by Semantic SegmentationCode1
Cross-Task Affinity Learning for Multitask Dense Scene PredictionsCode1
Embedded Encoder-Decoder in Convolutional Networks Towards Explainable AICode1
Blockwise Parallel Decoding for Deep Autoregressive ModelsCode1
Embedding-Free Transformer with Inference Spatial Reduction for Efficient Semantic SegmentationCode1
3DConvCaps: 3DUnet with Convolutional Capsule Encoder for Medical Image SegmentationCode1
Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic ParsingCode1
Boosted Neural Decoders: Achieving Extreme Reliability of LDPC Codes for 6G NetworksCode1
An efficient graph generative model for navigating ultra-large combinatorial synthesis librariesCode1
Deformable Mamba for Wide Field of View SegmentationCode1
Emerging Disentanglement in Auto-Encoder Based Unsupervised Image Content TransferCode1
BEVNeXt: Reviving Dense BEV Frameworks for 3D Object DetectionCode1
Delving Globally into Texture and Structure for Image InpaintingCode1
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