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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
OpenVVC: a Lightweight Software Decoder for the Versatile Video Coding StandardCode1
Open-world Text-specified Object CountingCode1
ASFormer: Transformer for Action SegmentationCode1
Diversifying Dialog Generation via Adaptive Label SmoothingCode1
CompNet: Complementary Segmentation Network for Brain MRI ExtractionCode1
Composer Style-specific Symbolic Music Generation Using Vector Quantized Discrete Diffusion ModelsCode1
A Simple and Effective Approach to Automatic Post-Editing with Transfer LearningCode1
CompositeTasking: Understanding Images by Spatial Composition of TasksCode1
Compositional Morphology for Word Representations and Language ModellingCode1
A Simple and Effective Approach to Automatic Post-Editing with Transfer LearningCode1
Diverse, Controllable, and Keyphrase-Aware: A Corpus and Method for News Multi-Headline GenerationCode1
A2J: Anchor-to-Joint Regression Network for 3D Articulated Pose Estimation from a Single Depth ImageCode1
A Simple and Efficient Multi-task Network for 3D Object Detection and Road UnderstandingCode1
PAC-Bayesian Generalization Bounds for Knowledge Graph Representation LearningCode1
A Cross-View Hierarchical Graph Learning Hypernetwork for Skill Demand-Supply Joint PredictionCode1
Paragraph-level Simplification of Medical TextsCode1
Compressing Facial Makeup Transfer Networks by Collaborative Distillation and Kernel DecompositionCode1
Parameter-Efficient Learning for Text-to-Speech Accent AdaptationCode1
Diverse Text Generation via Variational Encoder-Decoder Models with Gaussian Process PriorsCode1
DDANet: Dual Decoder Attention Network for Automatic Polyp SegmentationCode1
DKDFN: Domain Knowledge-Guided deep collaborative fusion network for multimodal unitemporal remote sensing land cover classificationCode1
DocFormerv2: Local Features for Document UnderstandingCode1
Distance-Aware Occlusion Detection with Focused AttentionCode1
Dissecting Generation Modes for Abstractive Summarization Models via Ablation and AttributionCode1
Distributed Deep Joint Source-Channel Coding with Decoder-Only Side InformationCode1
PE-former: Pose Estimation TransformerCode1
DeblurDiNAT: A Compact Model with Exceptional Generalization and Visual Fidelity on Unseen DomainsCode1
Perceptual Image Quality Assessment with TransformersCode1
Disentangled Pre-training for Human-Object Interaction DetectionCode1
Permutation-Aware Action Segmentation via Unsupervised Frame-to-Segment AlignmentCode1
Adaptive Human Matting for Dynamic VideosCode1
Concatenated Masked Autoencoders as Spatial-Temporal LearnerCode1
PHTrans: Parallelly Aggregating Global and Local Representations for Medical Image SegmentationCode1
PiMAE: Point Cloud and Image Interactive Masked Autoencoders for 3D Object DetectionCode1
Disentangled Variational Autoencoder based Multi-Label Classification with Covariance-Aware Multivariate Probit ModelCode1
DeCap: Decoding CLIP Latents for Zero-Shot Captioning via Text-Only TrainingCode1
Distributional Principal AutoencodersCode1
Pix2Next: Leveraging Vision Foundation Models for RGB to NIR Image TranslationCode1
A Gradually Soft Multi-Task and Data-Augmented Approach to Medical Question UnderstandingCode1
Conditional DETR for Fast Training ConvergenceCode1
Augmenting Legal Judgment Prediction with Contrastive Case RelationsCode1
Conditional Drums Generation using Compound Word RepresentationsCode1
Playable Video GenerationCode1
AlphaDesign: A graph protein design method and benchmark on AlphaFoldDBCode1
Plug-and-Play Stability for Intracortical Brain-Computer Interfaces: A One-Year Demonstration of Seamless Brain-to-Text CommunicationCode1
PMatch: Paired Masked Image Modeling for Dense Geometric MatchingCode1
Self-supervised Point Cloud Representation Learning via Separating Mixed ShapesCode1
Point-DAE: Denoising Autoencoders for Self-supervised Point Cloud LearningCode1
Discriminative Feature Alignment: Improving Transferability of Unsupervised Domain Adaptation by Gaussian-guided Latent AlignmentCode1
Discrepancy Matters: Learning from Inconsistent Decoder Features for Consistent Semi-supervised Medical Image SegmentationCode1
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