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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
Contrast and Generation Make BART a Good Dialogue Emotion RecognizerCode1
Bayesian SegNet: Model Uncertainty in Deep Convolutional Encoder-Decoder Architectures for Scene UnderstandingCode1
CONTRASTE: Supervised Contrastive Pre-training With Aspect-based Prompts For Aspect Sentiment Triplet ExtractionCode1
Foreground Segmentation Using a Triplet Convolutional Neural Network for Multiscale Feature EncodingCode1
Contrast with Reconstruct: Contrastive 3D Representation Learning Guided by Generative PretrainingCode1
BDG-Net: Boundary Distribution Guided Network for Accurate Polyp SegmentationCode1
Contrastive Representation Learning for Exemplar-Guided Paraphrase GenerationCode1
Fourier Image TransformerCode1
Control Globally, Understand Locally: A Global-to-Local Hierarchical Graph Network for Emotional Support ConversationCode1
Controllable Continuous Gaze RedirectionCode1
Frozen CLIP Models are Efficient Video LearnersCode1
Controllable Video Captioning with an Exemplar SentenceCode1
Abstractive Meeting Summarization: A SurveyCode1
Convolutional Cross-View Pose EstimationCode1
Converting Anyone's Emotion: Towards Speaker-Independent Emotional Voice ConversionCode1
Conversational Semantic Parsing for Dialog State TrackingCode1
MMOTU: A Multi-Modality Ovarian Tumor Ultrasound Image Dataset for Unsupervised Cross-Domain Semantic SegmentationCode1
BenchCLAMP: A Benchmark for Evaluating Language Models on Syntactic and Semantic ParsingCode1
Convolutional Sequence to Sequence LearningCode1
Generic Attention-model Explainability for Interpreting Bi-Modal and Encoder-Decoder TransformersCode1
ConvTransformer: A Convolutional Transformer Network for Video Frame SynthesisCode1
Benchmarking Encoder-Decoder Architectures for Biplanar X-ray to 3D Shape ReconstructionCode1
Cooperative Policy Learning with Pre-trained Heterogeneous Observation RepresentationsCode1
GEN-VLKT: Simplify Association and Enhance Interaction Understanding for HOI DetectionCode1
Focused Attention Improves Document-Grounded GenerationCode1
CoReNet: Coherent 3D scene reconstruction from a single RGB imageCode1
Anchor-based Large Language ModelsCode1
Correlation-aware Deep Generative Model for Unsupervised Anomaly DetectionCode1
Focal-UNet: UNet-like Focal Modulation for Medical Image SegmentationCode1
CPT: A Pre-Trained Unbalanced Transformer for Both Chinese Language Understanding and GenerationCode1
FocSAM: Delving Deeply into Focused Objects in Segmenting AnythingCode1
GLCONet: Learning Multi-source Perception Representation for Camouflaged Object DetectionCode1
An Effective System for Multi-format Information ExtractionCode1
BERTGEN: Multi-task Generation through BERTCode1
BERT got a Date: Introducing Transformers to Temporal TaggingCode1
CrackFormer: Transformer Network for Fine-Grained Crack DetectionCode1
A Deep Generative Framework for Paraphrase GenerationCode1
CRIS: CLIP-Driven Referring Image SegmentationCode1
Global-to-local Memory Pointer Networks for Task-Oriented DialogueCode1
Gloss-free Sign Language Translation: Improving from Visual-Language PretrainingCode1
Focused Decoding Enables 3D Anatomical Detection by TransformersCode1
Cross Attention Augmented Transducer Networks for Simultaneous TranslationCode1
3DConvCaps: 3DUnet with Convolutional Capsule Encoder for Medical Image SegmentationCode1
Go From the General to the Particular: Multi-Domain Translation with Domain Transformation NetworksCode1
BetterNet: An Efficient CNN Architecture with Residual Learning and Attention for Precision Polyp SegmentationCode1
An efficient graph generative model for navigating ultra-large combinatorial synthesis librariesCode1
Automatic Foot Ulcer Segmentation Using an Ensemble of Convolutional Neural NetworksCode1
CoADNet: Collaborative Aggregation-and-Distribution Networks for Co-Salient Object DetectionCode1
BEVNeXt: Reviving Dense BEV Frameworks for 3D Object DetectionCode1
FocusLLM: Precise Understanding of Long Context by Dynamic CondensingCode1
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