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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
Improving Visual Grounding with Visual-Linguistic Verification and Iterative ReasoningCode1
Decoder Denoising Pretraining for Semantic SegmentationCode1
Improving Transformer Optimization Through Better InitializationCode1
Cost Aggregation Is All You Need for Few-Shot SegmentationCode1
Cost Aggregation with 4D Convolutional Swin Transformer for Few-Shot SegmentationCode1
Improving Transformer Optimization Through Better InitializationCode1
CoTexT: Multi-task Learning with Code-Text TransformerCode1
CoT-ICL Lab: A Petri Dish for Studying Chain-of-Thought Learning from In-Context DemonstrationsCode1
LaKo: Knowledge-driven Visual Question Answering via Late Knowledge-to-Text InjectionCode1
COTR: Compact Occupancy TRansformer for Vision-based 3D Occupancy PredictionCode1
DeCap: Decoding CLIP Latents for Zero-Shot Captioning via Text-Only TrainingCode1
InconSeg: Residual-Guided Fusion With Inconsistent Multi-Modal Data for Negative and Positive Road Obstacles SegmentationCode1
Incorporating BERT into Neural Machine TranslationCode1
ShuttleNet: Position-aware Fusion of Rally Progress and Player Styles for Stroke Forecasting in BadmintonCode1
DeCLIP: Decoding CLIP representations for deepfake localizationCode1
Ladder Fine-tuning approach for SAM integrating complementary networkCode1
DeblurDiNAT: A Compact Model with Exceptional Generalization and Visual Fidelity on Unseen DomainsCode1
K-Wav2vec 2.0: Automatic Speech Recognition based on Joint Decoding of Graphemes and SyllablesCode1
LAformer: Trajectory Prediction for Autonomous Driving with Lane-Aware Scene ConstraintsCode1
Inductive Learning on Commonsense Knowledge Graph CompletionCode1
K-PLUG: KNOWLEDGE-INJECTED PRE-TRAINED LANGUAGE MODEL FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING AND GENERATIONCode1
Adaptive Convolution for CNN-based Speech Enhancement ModelsCode1
Alirector: Alignment-Enhanced Chinese Grammatical Error CorrectorCode1
Adapting LLaMA Decoder to Vision TransformerCode1
Single Image Depth Prediction with Wavelet DecompositionCode1
CPT: A Pre-Trained Unbalanced Transformer for Both Chinese Language Understanding and GenerationCode1
DDANet: Dual Decoder Attention Network for Automatic Polyp SegmentationCode1
Injecting Entity Types into Entity-Guided Text GenerationCode1
CQG: A Simple and Effective Controlled Generation Framework for Multi-hop Question GenerationCode1
Inharmonious Region LocalizationCode1
K-PLUG: Knowledge-injected Pre-trained Language Model for Natural Language Understanding and Generation in E-CommerceCode1
InstanceFormer: An Online Video Instance Segmentation FrameworkCode1
DCSAU-Net: A Deeper and More Compact Split-Attention U-Net for Medical Image SegmentationCode1
Skip-Thought VectorsCode1
Align, Perturb and Decouple: Toward Better Leverage of Difference Information for RSI Change DetectionCode1
CRIS: CLIP-Driven Referring Image SegmentationCode1
DC-UNet: Rethinking the U-Net Architecture with Dual Channel Efficient CNN for Medical Images SegmentationCode1
DC-Net: Divide-and-Conquer for Salient Object DetectionCode1
CROMA: Remote Sensing Representations with Contrastive Radar-Optical Masked AutoencodersCode1
Cross Attention Augmented Transducer Networks for Simultaneous TranslationCode1
Attention Attention Everywhere: Monocular Depth Prediction with Skip AttentionCode1
Cross-Attention of Disentangled Modalities for 3D Human Mesh Recovery with TransformersCode1
SOAP: Vision-Centric 3D Semantic Scene Completion with Scene-Adaptive Decoder and Occluded Region-Aware View ProjectionCode1
Interactive Editing for Text SummarizationCode1
Interactive Video Object Segmentation Using Global and Local Transfer ModulesCode1
Interactive Two-Stream Decoder for Accurate and Fast Saliency DetectionCode1
DC-WCNN: A deep cascade of wavelet based convolutional neural networks for MR Image ReconstructionCode1
K-Space Transformer for Undersampled MRI ReconstructionCode1
LaM-SLidE: Latent Space Modeling of Spatial Dynamical Systems via Linked EntitiesCode1
Data-Efficient Image Quality Assessment with Attention-Panel DecoderCode1
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