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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
GRANITE: A Graph Neural Network Model for Basic Block Throughput EstimationCode1
EmbryosFormer: Deformable Transformer and Collaborative Encoding-Decoding for Embryos Stage Development ClassificationCode1
An Energy-Efficient Spiking Neural Network for Finger Velocity Decoding for Implantable Brain-Machine InterfaceCode1
A Unified Encoder-Decoder Framework with Entity MemoryCode1
A Distributional Lens for Multi-Aspect Controllable Text GenerationCode1
Robust Double-Encoder Network for RGB-D Panoptic SegmentationCode1
Nonparametric Decoding for Generative RetrievalCode1
JoeyS2T: Minimalistic Speech-to-Text Modeling with JoeyNMTCode1
Towards Improving Faithfulness in Abstractive SummarizationCode1
WikiHan: A New Comparative Dataset for Chinese LanguagesCode1
Ruleformer: Context-aware Rule Mining over Knowledge GraphCode1
Augmenting Legal Judgment Prediction with Contrastive Case RelationsCode1
SmallCap: Lightweight Image Captioning Prompted with Retrieval AugmentationCode1
An Equal-Size Hard EM Algorithm for Diverse Dialogue GenerationCode1
Make-A-Video: Text-to-Video Generation without Text-Video DataCode1
Embracing Consistency: A One-Stage Approach for Spatio-Temporal Video GroundingCode1
SAPA: Similarity-Aware Point Affiliation for Feature UpsamplingCode1
Multi-modal Segment Assemblage Network for Ad Video Editing with Importance-Coherence RewardCode1
PiFold: Toward effective and efficient protein inverse foldingCode1
Delving Globally into Texture and Structure for Image InpaintingCode1
Answering Numerical Reasoning Questions in Table-Text Hybrid Contents with Graph-based Encoder and Tree-based DecoderCode1
GATraj: A Graph- and Attention-based Multi-Agent Trajectory Prediction ModelCode1
HarDNet-DFUS: An Enhanced Harmonically-Connected Network for Diabetic Foot Ulcer Image Segmentation and Colonoscopy Polyp SegmentationCode1
A Robotic Visual Grasping Design: Rethinking Convolution Neural Network with High-ResolutionsCode1
STPOTR: Simultaneous Human Trajectory and Pose Prediction Using a Non-Autoregressive Transformer for Robot Following AheadCode1
Lossy Image Compression with Conditional Diffusion ModelsCode1
Leveraging Language Foundation Models for Human Mobility ForecastingCode1
Multi-Document Scientific Summarization from a Knowledge Graph-Centric ViewCode1
Spach Transformer: Spatial and Channel-wise Transformer Based on Local and Global Self-attentions for PET Image DenoisingCode1
Spatial-Temporal Transformer for Video Snapshot Compressive ImagingCode1
HistoSeg : Quick attention with multi-loss function for multi-structure segmentation in digital histology imagesCode1
Unified Fully and Timestamp Supervised Temporal Action Segmentation via Sequence to Sequence TranslationCode1
LexMAE: Lexicon-Bottlenecked Pretraining for Large-Scale RetrievalCode1
NestedFormer: Nested Modality-Aware Transformer for Brain Tumor SegmentationCode1
MODNet: Multi-offset Point Cloud Denoising Network Customized for Multi-scale PatchesCode1
Tailoring Molecules for Protein Pockets: a Transformer-based Generative Solution for Structured-based Drug DesignCode1
Boundary-Aware Network for Abdominal Multi-Organ SegmentationCode1
Boundary-Aware Network for Kidney ParsingCode1
VMFormer: End-to-End Video Matting with TransformerCode1
The ReprGesture entry to the GENEA Challenge 2022Code1
Distance-Aware Occlusion Detection with Focused AttentionCode1
String-based Molecule Generation via Multi-decoder VAECode1
Efficient Planning in a Compact Latent Action SpaceCode1
InstanceFormer: An Online Video Instance Segmentation FrameworkCode1
ConTextual Masked Auto-Encoder for Dense Passage RetrievalCode1
CAT: Beyond Efficient Transformer for Content-Aware Anomaly Detection in Event SequencesCode1
Triple-View Feature Learning for Medical Image SegmentationCode1
MILAN: Masked Image Pretraining on Language Assisted RepresentationCode1
Arbitrary Point Cloud Upsampling with Spherical Mixture of GaussiansCode1
Modeling Diverse Chemical Reactions for Single-step Retrosynthesis via Discrete Latent VariablesCode1
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