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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
Document Image Shadow Removal Guided by Color-Aware BackgroundCode1
Prak: An automatic phonetic alignment tool for CzechCode1
Domain and Content Adaptive Convolution based Multi-Source Domain Generalization for Medical Image SegmentationCode1
DLA-Net: Learning Dual Local Attention Features for Semantic Segmentation of Large-Scale Building Facade Point CloudsCode1
DKDFN: Domain Knowledge-Guided deep collaborative fusion network for multimodal unitemporal remote sensing land cover classificationCode1
Confidence Estimation for Attention-based Sequence-to-sequence Models for Speech RecognitionCode1
Pre-trained Language Models for Keyphrase Generation: A Thorough Empirical StudyCode1
dMel: Speech Tokenization made SimpleCode1
Diverse Text Generation via Variational Encoder-Decoder Models with Gaussian Process PriorsCode1
Adaptive Human Matting for Dynamic VideosCode1
PRIMERA: Pyramid-based Masked Sentence Pre-training for Multi-document SummarizationCode1
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Deep Active Learning for Named Entity RecognitionCode1
ProDepth: Boosting Self-Supervised Multi-Frame Monocular Depth with Probabilistic FusionCode1
ASQuery: A Query-based Model for Action SegmentationCode1
ProFD: Prompt-Guided Feature Disentangling for Occluded Person Re-IdentificationCode1
Diversifying Dialog Generation via Adaptive Label SmoothingCode1
Progressively Complementary Network for Fisheye Image Rectification Using Appearance FlowCode1
Prompt-based Ingredient-Oriented All-in-One Image RestorationCode1
Image Segmentation Using Text and Image PromptsCode1
Augmenting Legal Judgment Prediction with Contrastive Case RelationsCode1
CAMSIC: Content-aware Masked Image Modeling Transformer for Stereo Image CompressionCode1
3D Shape Reconstruction from 2D Images with Disentangled Attribute FlowCode1
Prot2Text: Multimodal Protein's Function Generation with GNNs and TransformersCode1
AlphaDesign: A graph protein design method and benchmark on AlphaFoldDBCode1
Provable Compositional Generalization for Object-Centric LearningCode1
DITTO: Dual and Integrated Latent Topologies for Implicit 3D ReconstructionCode1
PSCC-Net: Progressive Spatio-Channel Correlation Network for Image Manipulation Detection and LocalizationCode1
PSTR: End-to-End One-Step Person Search With TransformersCode1
Context-aware Biases for Length ExtrapolationCode1
Assigning personality/identity to a chatting machine for coherent conversation generationCode1
Temporal Saliency Detection Towards Explainable Transformer-based Timeseries ForecastingCode1
Control Globally, Understand Locally: A Global-to-Local Hierarchical Graph Network for Emotional Support ConversationCode1
Contrastive Representation Learning for Exemplar-Guided Paraphrase GenerationCode1
Q: How to Specialize Large Vision-Language Models to Data-Scarce VQA Tasks? A: Self-Train on Unlabeled Images!Code1
Distributional Principal AutoencodersCode1
Diverse, Controllable, and Keyphrase-Aware: A Corpus and Method for News Multi-Headline GenerationCode1
DnSwin: Toward Real-World Denoising via Continuous Wavelet Sliding-TransformerCode1
Query2Label: A Simple Transformer Way to Multi-Label ClassificationCode1
Context-Based Trit-Plane Coding for Progressive Image CompressionCode1
Domain Generalization by Learning and Removing Domain-specific FeaturesCode1
Disentangled Pre-training for Human-Object Interaction DetectionCode1
RADAM: Texture Recognition through Randomized Aggregated Encoding of Deep Activation MapsCode1
Context-Dependent Word Representation for Neural Machine TranslationCode1
Discriminative Latent Semantic Graph for Video CaptioningCode1
Disentangled Variational Autoencoder based Multi-Label Classification with Covariance-Aware Multivariate Probit ModelCode1
Adaptive Graph Convolutional Network with Attention Graph Clustering for Co-saliency DetectionCode1
Rawformer: Unpaired Raw-to-Raw Translation for Learnable Camera ISPsCode1
Discriminative Feature Alignment: Improving Transferability of Unsupervised Domain Adaptation by Gaussian-guided Latent AlignmentCode1
Dissecting Generation Modes for Abstractive Summarization Models via Ablation and AttributionCode1
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