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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
Affordance Grounding from Demonstration Video to Target ImageCode1
Disentangled Variational Autoencoder based Multi-Label Classification with Covariance-Aware Multivariate Probit ModelCode1
Multi-Decoder Attention Model with Embedding Glimpse for Solving Vehicle Routing ProblemsCode1
Multi-Document Scientific Summarization from a Knowledge Graph-Centric ViewCode1
Disentangled Pre-training for Human-Object Interaction DetectionCode1
Multi-Granularity Guided Fusion-in-DecoderCode1
Dissecting Generation Modes for Abstractive Summarization Models via Ablation and AttributionCode1
Multi-Image Super-Resolution for Remote Sensing using Deep Recurrent NetworksCode1
AFN: Adaptive Fusion Normalization via an Encoder-Decoder FrameworkCode1
Multi-interactive Dual-decoder for RGB-thermal Salient Object DetectionCode1
Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2Code1
A Unified Model for Zero-shot Music Source Separation, Transcription and SynthesisCode1
Multilingual Denoising Pre-training for Neural Machine TranslationCode1
Multilingual Translation via Grafting Pre-trained Language ModelsCode1
Discriminative Latent Semantic Graph for Video CaptioningCode1
COAP: Compositional Articulated Occupancy of PeopleCode1
Distance-Aware Occlusion Detection with Focused AttentionCode1
Coarse to Fine Multi-Resolution Temporal Convolutional NetworkCode1
Cross-Lingual Abstractive Summarization with Limited Parallel ResourcesCode1
Multimodal PET/CT Tumour Segmentation and Prediction of Progression-Free Survival using a Full-Scale UNet with AttentionCode1
Multimodal Trajectory Prediction Conditioned on Lane-Graph TraversalsCode1
Multimodal Transformer with Variable-length Memory for Vision-and-Language NavigationCode1
CoCa: Contrastive Captioners are Image-Text Foundation ModelsCode1
MultiPlaneNeRF: Neural Radiance Field with Non-Trainable RepresentationCode1
Hierarchical Graph-to-Graph Translation for MoleculesCode1
Multi-Scale Boosted Dehazing Network with Dense Feature FusionCode1
Discrepancy Matters: Learning from Inconsistent Decoder Features for Consistent Semi-supervised Medical Image SegmentationCode1
Discovering Non-monotonic Autoregressive Orderings with Variational InferenceCode1
Discrete Prompt Compression with Reinforcement LearningCode1
A Unified Framework for U-Net Design and AnalysisCode1
CompositeTasking: Understanding Images by Spatial Composition of TasksCode1
Multi-Stream TransformersCode1
CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and GenerationCode1
ARMAN: Pre-training with Semantically Selecting and Reordering of Sentences for Persian Abstractive SummarizationCode1
Discriminative Feature Alignment: Improving Transferability of Unsupervised Domain Adaptation by Gaussian-guided Latent AlignmentCode1
CodeXGLUE: A Machine Learning Benchmark Dataset for Code Understanding and GenerationCode1
Distributed Deep Joint Source-Channel Coding with Decoder-Only Side InformationCode1
Document Image Shadow Removal Guided by Color-Aware BackgroundCode1
DTVNet: Dynamic Time-lapse Video Generation via Single Still ImageCode1
A Fully Differentiable Beam Search DecoderCode1
Digital Semantic Communications: An Alternating Multi-Phase Training Strategy with Mask AttackCode1
CoGS: Controllable Generation and Search from Sketch and StyleCode1
DiGIT: Multi-Dilated Gated Encoder and Central-Adjacent Region Integrated Decoder for Temporal Action Detection TransformerCode1
Cross-modal Deep Face Normals with Deactivable Skip ConnectionsCode1
3DPPE: 3D Point Positional Encoding for Multi-Camera 3D Object Detection TransformersCode1
CoherentGS: Sparse Novel View Synthesis with Coherent 3D GaussiansCode1
Cross-modal Memory Networks for Radiology Report GenerationCode1
COIN++: Neural Compression Across ModalitiesCode1
NDC-Scene: Boost Monocular 3D Semantic Scene Completion in Normalized Device Coordinates SpaceCode1
A Unified End-to-End Framework for Efficient Deep Image CompressionCode1
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