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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
Learning Contextualised Cross-lingual Word Embeddings and Alignments for Extremely Low-Resource Languages Using Parallel CorporaCode1
Learning for Video Compression with Hierarchical Quality and Recurrent EnhancementCode1
Learning a Sketch Tensor Space for Image Inpainting of Man-made ScenesCode1
Learning by Analogy: Reliable Supervision from Transformations for Unsupervised Optical Flow EstimationCode1
Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating Non-autoregressive Machine TranslationCode1
Adaptive Context Selection for Polyp SegmentationCode1
Learnable Privacy-Preserving Anonymization for Pedestrian ImagesCode1
Learning Context-aware Classifier for Semantic SegmentationCode1
Learning for Video Compression with Recurrent Auto-Encoder and Recurrent Probability ModelCode1
LDMIC: Learning-based Distributed Multi-view Image CodingCode1
LD-DETR: Loop Decoder DEtection TRansformer for Video Moment Retrieval and Highlight DetectionCode1
LDMol: Text-to-Molecule Diffusion Model with Structurally Informative Latent SpaceCode1
LayoutTransformer: Scene Layout Generation With Conceptual and Spatial DiversityCode1
AdaptiveClick: Clicks-aware Transformer with Adaptive Focal Loss for Interactive Image SegmentationCode1
LCM: Locally Constrained Compact Point Cloud Model for Masked Point ModelingCode1
LDNet: End-to-End Lane Marking Detection Approach Using a Dynamic Vision SensorCode1
Cross-Lingual Natural Language Generation via Pre-TrainingCode1
Deep Equilibrium Object DetectionCode1
AttentionHTR: Handwritten Text Recognition Based on Attention Encoder-Decoder NetworksCode1
Adaptive Boundary Proposal Network for Arbitrary Shape Text DetectionCode1
Deep Contextual Video CompressionCode1
Lawin Transformer: Improving Semantic Segmentation Transformer with Multi-Scale Representations via Large Window AttentionCode1
Learnable MIMO Detection Networks Based on Inexact ADMMCode1
Learning from Irregularly-Sampled Time Series: A Missing Data PerspectiveCode1
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine TranslationCode1
Latent Template Induction with Gumbel-CRFsCode1
Latent Variable Sequential Set Transformers For Joint Multi-Agent Motion PredictionCode1
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
Deep Active Learning for Named Entity RecognitionCode1
Late reverberation suppression using U-netsCode1
Decoupled Attention Network for Text RecognitionCode1
DECO: Query-Based End-to-End Object Detection with ConvNetsCode1
Decoupling Global and Local Representations via Invertible Generative FlowsCode1
Latent Diffusion for Language GenerationCode1
Crystal Diffusion Variational Autoencoder for Periodic Material GenerationCode1
Wiener Graph Deconvolutional Network Improves Graph Self-Supervised LearningCode1
Latent Embedding Feedback and Discriminative Features for Zero-Shot ClassificationCode1
Unifying Generation and Prediction on Graphs with Latent Graph DiffusionCode1
LauraTSE: Target Speaker Extraction using Auto-Regressive Decoder-Only Language ModelsCode1
Attention Flows for General TransformersCode1
CryoAI: Amortized Inference of Poses for Ab Initio Reconstruction of 3D Molecular Volumes from Real Cryo-EM ImagesCode1
Decoder-Only Image RegistrationCode1
Laplacian-Former: Overcoming the Limitations of Vision Transformers in Local Texture DetectionCode1
Decoder-only Streaming Transformer for Simultaneous TranslationCode1
CS2-Net: Deep Learning Segmentation of Curvilinear Structures in Medical ImagingCode1
Attention-guided Chained Context Aggregation for Semantic SegmentationCode1
Decomposing 3D Scenes into Objects via Unsupervised Volume SegmentationCode1
A Lightweight and Effective Image Tampering Localization Network with Vision MambaCode1
LaRa: Latents and Rays for Multi-Camera Bird's-Eye-View Semantic SegmentationCode1
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