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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
Implicit field learning for unsupervised anomaly detection in medical imagesCode1
Instantaneous Grammatical Error Correction with Shallow Aggressive DecodingCode1
TED-net: Convolution-free T2T Vision Transformer-based Encoder-decoder Dilation network for Low-dose CT DenoisingCode1
BERTGEN: Multi-task Generation through BERTCode1
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On Perceptual Lossy Compression: The Cost of Perceptual Reconstruction and An Optimal Training FrameworkCode1
Write like you: Synthesizing your cursive online Chinese handwriting via metric-based meta learningCode1
Single Image Depth Prediction with Wavelet DecompositionCode1
Dissecting Generation Modes for Abstractive Summarization Models via Ablation and AttributionCode1
RevCore: Review-augmented Conversational RecommendationCode1
DLA-Net: Learning Dual Local Attention Features for Semantic Segmentation of Large-Scale Building Facade Point CloudsCode1
Efficiently Summarizing Text and Graph Encodings of Multi-Document ClustersCode1
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SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with TransformersCode1
StyTr^2: Image Style Transfer with TransformersCode1
TransMatcher: Deep Image Matching Through Transformers for Generalizable Person Re-identificationCode1
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CommitBERT: Commit Message Generation Using Pre-Trained Programming Language ModelCode1
Localization of Facial Images Manipulation in Digital Forensics via Convolutional Neural NetworksCode1
Cross-Lingual Abstractive Summarization with Limited Parallel ResourcesCode1
Self-Supervised Multimodal Opinion SummarizationCode1
Nested Hierarchical Transformer: Towards Accurate, Data-Efficient and Interpretable Visual UnderstandingCode1
Coarse to Fine Multi-Resolution Temporal Convolutional NetworkCode1
FCCDN: Feature Constraint Network for VHR Image Change DetectionCode1
Omni-supervised Point Cloud Segmentation via Gradual Receptive Field Component ReasoningCode1
Multi-Horizon Forecasting for Limit Order Books: Novel Deep Learning Approaches and Hardware Acceleration using Intelligent Processing UnitsCode1
MLBiNet: A Cross-Sentence Collective Event Detection NetworkCode1
A Sequence-to-Set Network for Nested Named Entity RecognitionCode1
Font Style that Fits an Image -- Font Generation Based on Image ContextCode1
Advances in integration of end-to-end neural and clustering-based diarization for real conversational speechCode1
Long Text Generation by Modeling Sentence-Level and Discourse-Level CoherenceCode1
CoTexT: Multi-task Learning with Code-Text TransformerCode1
One SPRING to Rule Them Both: Symmetric AMR Semantic Parsing and Generation without a Complex PipelineCode1
Grad-TTS: A Diffusion Probabilistic Model for Text-to-SpeechCode1
Cyclically Equivariant Neural Decoders for Cyclic CodesCode1
Segmenter: Transformer for Semantic SegmentationCode1
Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image SegmentationCode1
End-to-End Speech Translation with Pre-trained Models and Adapters: UPC at IWSLT 2021Code1
CFPNet-M: A Light-Weight Encoder-Decoder Based Network for Multimodal Biomedical Image Real-Time SegmentationCode1
Primitive Representation Learning for Scene Text RecognitionCode1
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MuseMorphose: Full-Song and Fine-Grained Piano Music Style Transfer with One Transformer VAECode1
Truly shift-equivariant convolutional neural networks with adaptive polyphase upsamplingCode1
TrTr: Visual Tracking with TransformerCode1
Handwritten Mathematical Expression Recognition with Bidirectionally Trained TransformerCode1
DeepSMOTE: Fusing Deep Learning and SMOTE for Imbalanced DataCode1
Self-Supervised Multi-Frame Monocular Scene FlowCode1
Multi-modal Bifurcated Network for Depth Guided Image RelightingCode1
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