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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
Abstract Meaning Representation Guided Graph Encoding and Decoding for Joint Information ExtractionCode1
Deep Image Compression using Decoder Side InformationCode1
Compact Transformer Tracker with Correlative Masked ModelingCode1
BioClinical ModernBERT: A State-of-the-Art Long-Context Encoder for Biomedical and Clinical NLPCode1
Gated Hierarchical Attention for Image CaptioningCode1
CompositeTasking: Understanding Images by Spatial Composition of TasksCode1
Compact Bidirectional Transformer for Image CaptioningCode1
Deep Joint Source Channel Coding for WirelessImage Transmission with OFDMCode1
GAP-net for Snapshot Compressive ImagingCode1
IFSS-Net: Interactive Few-Shot Siamese Network for Faster Muscle Segmentation and Propagation in Volumetric UltrasoundCode1
Gated Transformer for Robust De-noised Sequence-to-Sequence ModellingCode1
Illiterate DALL-E Learns to ComposeCode1
BiTraP: Bi-directional Pedestrian Trajectory Prediction with Multi-modal Goal EstimationCode1
GATraj: A Graph- and Attention-based Multi-Agent Trajectory Prediction ModelCode1
Bitstream-Corrupted JPEG Images are Restorable: Two-stage Compensation and Alignment Framework for Image RestorationCode1
Deep Learning Enhanced Dynamic Mode DecompositionCode1
BKinD-3D: Self-Supervised 3D Keypoint Discovery from Multi-View VideosCode1
An End-to-End Multi-Task Learning Model for Image-based Table RecognitionCode1
Black-Box Attack against GAN-Generated Image Detector with Contrastive PerturbationCode1
A Deep Reinforcement Learning Algorithm Using Dynamic Attention Model for Vehicle Routing ProblemsCode1
A Deep Reinforcement Learning Approach for Solving the Traveling Salesman Problem with DroneCode1
Deep Learning Methods for Vessel Trajectory Prediction based on Recurrent Neural NetworksCode1
Generating 3D House Wireframes with SemanticsCode1
Combo of Thinking and Observing for Outside-Knowledge VQACode1
3D Feature Prediction for Masked-AutoEncoder-Based Point Cloud PretrainingCode1
Deep Parametric 3D Filters for Joint Video Denoising and Illumination Enhancement in Video Super ResolutionCode1
Automated segmentation of lesions and organs at risk on [68Ga]Ga-PSMA-11 PET/CT images using self-supervised learning with Swin UNETRCode1
Deep Multimodal Neural Architecture SearchCode1
CoMER: Modeling Coverage for Transformer-based Handwritten Mathematical Expression RecognitionCode1
Image-to-LaTeX Converter for Mathematical Formulas and TextCode1
An Energy-Efficient Spiking Neural Network for Finger Velocity Decoding for Implantable Brain-Machine InterfaceCode1
Blockwise Parallel Decoding for Deep Autoregressive ModelsCode1
Blood Flow Speed Estimation with Optical Coherence Tomography Angiography ImagesCode1
Combining GANs and AutoEncoders for Efficient Anomaly DetectionCode1
Deep Reinforcement Learning For Sequence to Sequence ModelsCode1
Deep Reinforcement Learning for Solving the Heterogeneous Capacitated Vehicle Routing ProblemCode1
Deep Shutter Unrolling NetworkCode1
Implicit Motion FunctionCode1
BoB: BERT Over BERT for Training Persona-based Dialogue Models from Limited Personalized DataCode1
An Equal-Size Hard EM Algorithm for Diverse Dialogue GenerationCode1
Boosted Neural Decoders: Achieving Extreme Reliability of LDPC Codes for 6G NetworksCode1
G2Face: High-Fidelity Reversible Face Anonymization via Generative and Geometric PriorsCode1
Deep Spatio-Temporal Wind Power ForecastingCode1
GAMC: An Unsupervised Method for Fake News Detection using Graph Autoencoder with MaskingCode1
A Neural Corpus Indexer for Document RetrievalCode1
FUSegNet: A Deep Convolutional Neural Network for Foot Ulcer SegmentationCode1
A De-raining semantic segmentation network for real-time foreground segmentationCode1
Boosting Learning for LDPC Codes to Improve the Error-Floor PerformanceCode1
ColonFormer: An Efficient Transformer based Method for Colon Polyp SegmentationCode1
FusionCount: Efficient Crowd Counting via Multiscale Feature FusionCode1
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