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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
Denoising Masked AutoEncoders Help Robust ClassificationCode1
Generating Novel Brain Morphology by Deforming Learned TemplatesCode1
A Discourse-Aware Attention Model for Abstractive Summarization of Long DocumentsCode1
Boosting Semi-supervised Image Segmentation with Global and Local Mutual Information RegularizationCode1
DenseFuse: A Fusion Approach to Infrared and Visible ImagesCode1
Dense Gaussian Processes for Few-Shot SegmentationCode1
Generating Radiology Reports via Memory-driven TransformerCode1
Conditional DETR for Fast Training ConvergenceCode1
Conditional Drums Generation using Compound Word RepresentationsCode1
Detecting Outliers with Foreign Patch InterpolationCode1
Generating Syntactically Controlled Paraphrases without Using Annotated Parallel PairsCode1
Generative De-Quantization for Neural Speech Codec via Latent DiffusionCode1
DeSAM: Decoupled Segment Anything Model for Generalizable Medical Image SegmentationCode1
Geometry-Informed Neural Operator TransformerCode1
Automated segmentation of lesions and organs at risk on [68Ga]Ga-PSMA-11 PET/CT images using self-supervised learning with Swin UNETRCode1
Boundary-Aware Network for Abdominal Multi-Organ SegmentationCode1
Boundary-Aware Network for Kidney ParsingCode1
Generalised Image Outpainting with U-TransformerCode1
DeSTSeg: Segmentation Guided Denoising Student-Teacher for Anomaly DetectionCode1
Detecting Any Human-Object Interaction Relationship: Universal HOI Detector with Spatial Prompt Learning on Foundation ModelsCode1
Concatenated Masked Autoencoders as Spatial-Temporal LearnerCode1
Generating 3D House Wireframes with SemanticsCode1
A Distributional Lens for Multi-Aspect Controllable Text GenerationCode1
GD-MAE: Generative Decoder for MAE Pre-training on LiDAR Point CloudsCode1
GCRDN: Global Context-Driven Residual Dense Network for Remote Sensing Image SuperresolutionCode1
GECTurk: Grammatical Error Correction and Detection Dataset for TurkishCode1
Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction using 3D Attention UNetCode1
Adjacent Context Coordination Network for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing ImagesCode1
Compressing Facial Makeup Transfer Networks by Collaborative Distillation and Kernel DecompositionCode1
ABCD: A Graph Framework to Convert Complex Sentences to a Covering Set of Simple SentencesCode1
G-CASCADE: Efficient Cascaded Graph Convolutional Decoding for 2D Medical Image SegmentationCode1
DEVIAS: Learning Disentangled Video Representations of Action and SceneCode1
An Exploration of Encoder-Decoder Approaches to Multi-Label Classification for Legal and Biomedical TextCode1
GEM: Boost Simple Network for Glass Surface Segmentation via Segment Anything Model and Data SynthesisCode1
Generating 3D Molecular Structures Conditional on a Receptor Binding Site with Deep Generative ModelsCode1
CompositeTasking: Understanding Images by Spatial Composition of TasksCode1
DGSSC: A Deep Generative Spectral-Spatial Classifier for Imbalanced Hyperspectral ImageryCode1
Unlocking the Potential of Deep Learning in Peak-Hour Series ForecastingCode1
ADMM-DAD net: a deep unfolding network for analysis compressed sensingCode1
A Mountain-Shaped Single-Stage Network for Accurate Image RestorationCode1
Compositional Morphology for Word Representations and Language ModellingCode1
GATOR: Graph-Aware Transformer with Motion-Disentangled Regression for Human Mesh Recovery from a 2D PoseCode1
Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic ParsingCode1
3D Hand Shape and Pose from Images in the WildCode1
DIFER: Differentiable Automated Feature EngineeringCode1
Differentiable Manifold Reconstruction for Point Cloud DenoisingCode1
DiffSDS: A language diffusion model for protein backbone inpainting under geometric conditions and constraintsCode1
Adaptive O-CNN: A Patch-based Deep Representation of 3D ShapesCode1
GATraj: A Graph- and Attention-based Multi-Agent Trajectory Prediction ModelCode1
Gazeformer: Scalable, Effective and Fast Prediction of Goal-Directed Human AttentionCode1
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