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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
HySparK: Hybrid Sparse Masking for Large Scale Medical Image Pre-TrainingCode1
CoT-ICL Lab: A Petri Dish for Studying Chain-of-Thought Learning from In-Context DemonstrationsCode1
FedHCA2: Towards Hetero-Client Federated Multi-Task LearningCode1
Few-Shot Single-View 3-D Object Reconstruction with Compositional PriorsCode1
FetalNet: Multi-task Deep Learning Framework for Fetal Ultrasound Biometric MeasurementsCode1
CoTexT: Multi-task Learning with Code-Text TransformerCode1
HRMedSeg: Unlocking High-resolution Medical Image segmentation via Memory-efficient Attention ModelingCode1
AFN: Adaptive Fusion Normalization via an Encoder-Decoder FrameworkCode1
Filtered Noise Shaping for Time Domain Room Impulse Response Estimation From Reverberant SpeechCode1
A Content Transformation Block For Image Style TransferCode1
Cost Aggregation Is All You Need for Few-Shot SegmentationCode1
Non-autoregressive Streaming Transformer for Simultaneous TranslationCode1
Non-Autoregressive Translation by Learning Target Categorical CodesCode1
CoADNet: Collaborative Aggregation-and-Distribution Networks for Co-Salient Object DetectionCode1
COAP: Compositional Articulated Occupancy of PeopleCode1
A Unified End-to-End Framework for Efficient Deep Image CompressionCode1
Coarse to Fine Multi-Resolution Temporal Convolutional NetworkCode1
Cost Aggregation with 4D Convolutional Swin Transformer for Few-Shot SegmentationCode1
HSTforU: anomaly detection in aerial and ground-based videos with hierarchical spatio-temporal transformer for U-netCode1
Novel View Synthesis via Depth-guided Skip ConnectionsCode1
NU-MCC: Multiview Compressive Coding with Neighborhood Decoder and Repulsive UDFCode1
A Unified Encoder-Decoder Framework with Entity MemoryCode1
Flacuna: Unleashing the Problem Solving Power of Vicuna using FLAN Fine-TuningCode1
FlanEC: Exploring Flan-T5 for Post-ASR Error CorrectionCode1
A Non-autoregressive Multi-Horizon Flight Trajectory Prediction Framework with Gray Code RepresentationCode1
A Unified Dual-view Model for Review Summarization and Sentiment Classification with Inconsistency LossCode1
COTR: Compact Occupancy TRansformer for Vision-based 3D Occupancy PredictionCode1
CoReNet: Coherent 3D scene reconstruction from a single RGB imageCode1
A2J: Anchor-to-Joint Regression Network for 3D Articulated Pose Estimation from a Single Depth ImageCode1
Focused Attention Improves Document-Grounded GenerationCode1
Fourier-Net+: Leveraging Band-Limited Representation for Efficient 3D Medical Image RegistrationCode1
Correlation-aware Deep Generative Model for Unsupervised Anomaly DetectionCode1
ARMAN: Pre-training with Semantically Selecting and Reordering of Sentences for Persian Abstractive SummarizationCode1
HRDoc: Dataset and Baseline Method Toward Hierarchical Reconstruction of Document StructuresCode1
Human-Aware Motion DeblurringCode1
ConvTransformer: A Convolutional Transformer Network for Video Frame SynthesisCode1
Focused Decoding Enables 3D Anatomical Detection by TransformersCode1
How Do Images Align and Complement LiDAR? Towards a Harmonized Multi-modal 3D Panoptic SegmentationCode1
A Fully Differentiable Beam Search DecoderCode1
Omni-AD: Learning to Reconstruct Global and Local Features for Multi-class Anomaly DetectionCode1
CoGS: Controllable Generation and Search from Sketch and StyleCode1
AROMA: Preserving Spatial Structure for Latent PDE Modeling with Local Neural FieldsCode1
Font Style that Fits an Image -- Font Generation Based on Image ContextCode1
3DPPE: 3D Point Positional Encoding for Multi-Camera 3D Object Detection TransformersCode1
CoherentGS: Sparse Novel View Synthesis with Coherent 3D GaussiansCode1
Foreground Segmentation Using a Triplet Convolutional Neural Network for Multiscale Feature EncodingCode1
COIN++: Neural Compression Across ModalitiesCode1
How to Benchmark Vision Foundation Models for Semantic Segmentation?Code1
CAMS: Convolution and Attention-Free Mamba-based Cardiac Image SegmentationCode1
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