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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
Align, Perturb and Decouple: Toward Better Leverage of Difference Information for RSI Change DetectionCode1
Dynamic Graph Enhanced Contrastive Learning for Chest X-ray Report GenerationCode1
Dynamic Context-guided Capsule Network for Multimodal Machine TranslationCode1
Dynamic Feature Pruning and Consolidation for Occluded Person Re-IdentificationCode1
Dynamic Low-Rank Instance Adaptation for Universal Neural Image CompressionCode1
EDN: Salient Object Detection via Extremely-Downsampled NetworkCode1
Dual-Scale Transformer for Large-Scale Single-Pixel ImagingCode1
DualPoseNet: Category-level 6D Object Pose and Size Estimation Using Dual Pose Network with Refined Learning of Pose ConsistencyCode1
Dual Transfer Learning for Event-based End-task Prediction via Pluggable Event to Image TranslationCode1
Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and Multilingual Speech TranslationCode1
Custom Structure Preservation in Face AgingCode1
Dual Octree Graph Networks for Learning Adaptive Volumetric Shape RepresentationsCode1
DUIDD: Deep-Unfolded Interleaved Detection and Decoding for MIMO Wireless SystemsCode1
Dual Arbitrary Scale Super-Resolution for Multi-Contrast MRICode1
DTVNet: Dynamic Time-lapse Video Generation via Single Still ImageCode1
Dual Aspect Self-Attention based on Transformer for Remaining Useful Life PredictionCode1
Adaptive Context Selection for Polyp SegmentationCode1
Dual Cross-Attention for Medical Image SegmentationCode1
DuTa-VC: A Duration-aware Typical-to-atypical Voice Conversion Approach with Diffusion Probabilistic ModelCode1
DRU-net: An Efficient Deep Convolutional Neural Network for Medical Image SegmentationCode1
DR-TANet: Dynamic Receptive Temporal Attention Network for Street Scene Change DetectionCode1
DS-Net: Dynamic Spatiotemporal Network for Video Salient Object DetectionCode1
DRANet: Disentangling Representation and Adaptation Networks for Unsupervised Cross-Domain AdaptationCode1
AdaptiveClick: Clicks-aware Transformer with Adaptive Focal Loss for Interactive Image SegmentationCode1
Drop your Decoder: Pre-training with Bag-of-Word Prediction for Dense Passage RetrievalCode1
3D Small Object Detection with Dynamic Spatial PruningCode1
Cross-Lingual Natural Language Generation via Pre-TrainingCode1
DPC: Unsupervised Deep Point Correspondence via Cross and Self ConstructionCode1
AttentionHTR: Handwritten Text Recognition Based on Attention Encoder-Decoder NetworksCode1
Adaptive Boundary Proposal Network for Arbitrary Shape Text DetectionCode1
Cyclically Equivariant Neural Decoders for Cyclic CodesCode1
DPDnet: A Robust People Detector using Deep Learning with an Overhead Depth CameraCode1
DS-TransUNet:Dual Swin Transformer U-Net for Medical Image SegmentationCode1
DxFormer: A Decoupled Automatic Diagnostic System Based on Decoder-Encoder Transformer with Dense Symptom RepresentationsCode1
EDSL: An Encoder-Decoder Architecture with Symbol-Level Features for Printed Mathematical Expression RecognitionCode1
Double Domain Guided Real-Time Low-Light Image Enhancement for Ultra-High-Definition Transportation SurveillanceCode1
Doodle Your 3D: From Abstract Freehand Sketches to Precise 3D ShapesCode1
Double Encoder-Decoder Networks for Gastrointestinal Polyp SegmentationCode1
A lightweight deep learning based cloud detection method for Sentinel-2A imagery fusing multi-scale spectral and spatial featuresCode1
Attention guided global enhancement and local refinement network for semantic segmentationCode1
Domain Generalization for Vision-based Driving Trajectory GenerationCode1
Double Path Networks for Sequence to Sequence LearningCode1
Few-Shot Domain Adaptation For End-to-End CommunicationCode1
A Lightweight and Effective Image Tampering Localization Network with Vision MambaCode1
Does Multi-Encoder Help? A Case Study on Context-Aware Neural Machine TranslationCode1
Domain and Content Adaptive Convolution based Multi-Source Domain Generalization for Medical Image SegmentationCode1
Document-level Event Extraction via Parallel Prediction NetworksCode1
Attention-guided Chained Context Aggregation for Semantic SegmentationCode1
Document-Level Neural Machine Translation with Hierarchical Attention NetworksCode1
CS2-Net: Deep Learning Segmentation of Curvilinear Structures in Medical ImagingCode1
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