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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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CTFN: Hierarchical Learning for Multimodal Sentiment Analysis Using Coupled-Translation Fusion NetworkCode1
Funnel-Transformer: Filtering out Sequential Redundancy for Efficient Language ProcessingCode1
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CTRAN: CNN-Transformer-based Network for Natural Language UnderstandingCode1
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Handwritten Mathematical Expression Recognition with Bidirectionally Trained TransformerCode1
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DAGER: Exact Gradient Inversion for Large Language ModelsCode1
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DALE: Generative Data Augmentation for Low-Resource Legal NLPCode1
DAN: a Segmentation-free Document Attention Network for Handwritten Document RecognitionCode1
Beyond the Prototype: Divide-and-conquer Proxies for Few-shot SegmentationCode1
An Empirical Study of Catastrophic Forgetting in Large Language Models During Continual Fine-tuningCode1
An empirical study of Conv-TasNetCode1
Heterogeneous Graph Neural Networks for Keyphrase GenerationCode1
Hiding in Plain Sight: Disguising Data Stealing Attacks in Federated LearningCode1
Hierarchical Entity Typing via Multi-level Learning to RankCode1
Data-Efficient Image Quality Assessment with Attention-Panel DecoderCode1
CodeTrans: Towards Cracking the Language of Silicon's Code Through Self-Supervised Deep Learning and High Performance ComputingCode1
An Empirical Study of Training End-to-End Vision-and-Language TransformersCode1
DC-Net: Divide-and-Conquer for Salient Object DetectionCode1
Abstractive Text Summarization Based on Deep Learning and Semantic Content GeneralizationCode1
DC-UNet: Rethinking the U-Net Architecture with Dual Channel Efficient CNN for Medical Images SegmentationCode1
Adaptive Semantic-Enhanced Denoising Diffusion Probabilistic Model for Remote Sensing Image Super-ResolutionCode1
CodeXGLUE: A Machine Learning Benchmark Dataset for Code Understanding and GenerationCode1
DeblurDiNAT: A Compact Model with Exceptional Generalization and Visual Fidelity on Unseen DomainsCode1
Bidirectional GaitNet: A Bidirectional Prediction Model of Human Gait and Anatomical ConditionsCode1
From Denoising Training to Test-Time Adaptation: Enhancing Domain Generalization for Medical Image SegmentationCode1
Free View SynthesisCode1
HifiFace: 3D Shape and Semantic Prior Guided High Fidelity Face SwappingCode1
HiFormer: Hierarchical Multi-scale Representations Using Transformers for Medical Image SegmentationCode1
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CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and GenerationCode1
From Association to Generation: Text-only Captioning by Unsupervised Cross-modal MappingCode1
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Collaborative Distillation for Ultra-Resolution Universal Style TransferCode1
An Encoder-Decoder Based Audio Captioning System With Transfer and Reinforcement LearningCode1
Abstractive Text Summarization Using Sequence-to-Sequence RNNs and BeyondCode1
From Big to Small: Multi-Scale Local Planar Guidance for Monocular Depth EstimationCode1
Decoupled Attention Network for Text RecognitionCode1
From Image to Imuge: Immunized Image GenerationCode1
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FUSegNet: A Deep Convolutional Neural Network for Foot Ulcer SegmentationCode1
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