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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
Self-supervised Point Cloud Prediction Using 3D Spatio-temporal Convolutional NetworksCode1
StereoSpike: Depth Learning with a Spiking Neural NetworkCode1
Parallel Refinements for Lexically Constrained Text Generation with BARTCode1
Learning Neural Templates for Recommender Dialogue SystemCode1
Semantic Segmentation-assisted Scene Completion for LiDAR Point CloudsCode1
Domain Generalization for Vision-based Driving Trajectory GenerationCode1
Efficient Context-Aware Network for Abdominal Multi-organ SegmentationCode1
Estimating and Exploiting the Aleatoric Uncertainty in Surface Normal EstimationCode1
Small Lesion Segmentation in Brain MRIs with Subpixel EmbeddingCode1
The NiuTrans System for WNGT 2020 Efficiency TaskCode1
Transductive Learning for Unsupervised Text Style TransferCode1
Learning When to Translate for Streaming SpeechCode1
Domain and Content Adaptive Convolution based Multi-Source Domain Generalization for Medical Image SegmentationCode1
Rethinking Lightweight Convolutional Neural Networks for Efficient and High-quality Pavement Crack DetectionCode1
CPT: A Pre-Trained Unbalanced Transformer for Both Chinese Language Understanding and GenerationCode1
Zero-Shot Text-to-Speech for Text-Based Insertion in Audio NarrationCode1
Multilingual Translation via Grafting Pre-trained Language ModelsCode1
OFDM-guided Deep Joint Source Channel Coding for Wireless Multipath Fading ChannelsCode1
Empirical Analysis of Training Strategies of Transformer-based Japanese Chit-chat SystemsCode1
Heterogeneous Graph Neural Networks for Keyphrase GenerationCode1
Improving Multilingual Translation by Representation and Gradient RegularizationCode1
A Three-Stage Learning Framework for Low-Resource Knowledge-Grounded Dialogue GenerationCode1
IICNet: A Generic Framework for Reversible Image ConversionCode1
ARMAN: Pre-training with Semantically Selecting and Reordering of Sentences for Persian Abstractive SummarizationCode1
Low-Resource Dialogue Summarization with Domain-Agnostic Multi-Source PretrainingCode1
UCTransNet: Rethinking the Skip Connections in U-Net from a Channel-wise Perspective with TransformerCode1
PIMNet: A Parallel, Iterative and Mimicking Network for Scene Text RecognitionCode1
Formal Query Building with Query Structure Prediction for Complex Question Answering over Knowledge BaseCode1
Highly Parallel Autoregressive Entity Linking with Discriminative CorrectionCode1
Panoptic SegFormer: Delving Deeper into Panoptic Segmentation with TransformersCode1
Encoder-decoder with Multi-level Attention for 3D Human Shape and Pose EstimationCode1
Image Compression with Recurrent Neural Network and Generalized Divisive NormalizationCode1
Dual Transfer Learning for Event-based End-task Prediction via Pluggable Event to Image TranslationCode1
Contrastive Representation Learning for Exemplar-Guided Paraphrase GenerationCode1
Automatic Foot Ulcer Segmentation Using an Ensemble of Convolutional Neural NetworksCode1
CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and GenerationCode1
FBSNet: A Fast Bilateral Symmetrical Network for Real-Time Semantic SegmentationCode1
Self-supervised Point Cloud Representation Learning via Separating Mixed ShapesCode1
Deep Dual Support Vector Data Description for Anomaly Detection on Attributed NetworksCode1
Sentence Bottleneck Autoencoders from Transformer Language ModelsCode1
LOT: A Story-Centric Benchmark for Evaluating Chinese Long Text Understanding and GenerationCode1
KO codes: Inventing Nonlinear Encoding and Decoding for Reliable Wireless Communication via Deep-learningCode1
Enhanced Seq2Seq Autoencoder via Contrastive Learning for Abstractive Text SummarizationCode1
Alleviating Exposure Bias via Contrastive Learning for Abstractive Text SummarizationCode1
Unsupervised Depth Completion with Calibrated Backprojection LayersCode1
Real-Time Monocular Human Depth Estimation and Segmentation on Embedded SystemsCode1
CANet: A Context-Aware Network for Shadow RemovalCode1
ARAPReg: An As-Rigid-As Possible Regularization Loss for Learning Deformable Shape GeneratorsCode1
Multi-scale Edge-based U-shape Network for Salient Object DetectionCode1
Trans4Trans: Efficient Transformer for Transparent Object and Semantic Scene Segmentation in Real-World Navigation AssistanceCode1
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