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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
A Teacher-Student Framework for Semi-supervised Medical Image Segmentation From Mixed SupervisionCode1
Confidence Estimation for Attention-based Sequence-to-sequence Models for Speech RecognitionCode1
Enabling certification of verification-agnostic networks via memory-efficient semidefinite programmingCode1
On the Potential of Lexico-logical Alignments for Semantic Parsing to SQL QueriesCode1
Open-Domain Frame Semantic Parsing Using TransformersCode1
WaveTransformer: A Novel Architecture for Audio Captioning Based on Learning Temporal and Time-Frequency InformationCode1
One Model to Reconstruct Them All: A Novel Way to Use the Stochastic Noise in StyleGANCode1
Exploring Overcomplete Representations for Single Image Deraining using CNNsCode1
Two-stage generative adversarial networks for document image binarization with color noise and background removalCode1
SAINT+: Integrating Temporal Features for EdNet Correctness PredictionCode1
Semantic-Guided Inpainting Network for Complex Urban Scenes ManipulationCode1
Chart-to-Text: Generating Natural Language Descriptions for Charts by Adapting the Transformer ModelCode1
End-to-End Learning for Simultaneously Generating Decision Map and Multi-Focus Image Fusion ResultCode1
DIFER: Differentiable Automated Feature EngineeringCode1
Vid-ODE: Continuous-Time Video Generation with Neural Ordinary Differential EquationCode1
Generating 3D Molecular Structures Conditional on a Receptor Binding Site with Deep Generative ModelsCode1
Understanding Neural Abstractive Summarization Models via UncertaintyCode1
CS2-Net: Deep Learning Segmentation of Curvilinear Structures in Medical ImagingCode1
Semantically-Aligned Universal Tree-Structured Solver for Math Word ProblemsCode1
Do End-to-end Stereo Algorithms Under-utilize Information?Code1
Improving Compositional Generalization in Semantic ParsingCode1
Locality Preserving Dense Graph Convolutional Networks with Graph Context-Aware Node RepresentationsCode1
Controllable Continuous Gaze RedirectionCode1
A Survey of Knowledge-Enhanced Text GenerationCode1
Q-learning with Language Model for Edit-based Unsupervised SummarizationCode1
TextSETTR: Few-Shot Text Style Extraction and Tunable Targeted RestylingCode1
Refinement of Predicted Missing Parts Enhance Point Cloud CompletionCode1
Transformer-Based Neural Text Generation with Syntactic GuidanceCode1
Multi-View Sequence-to-Sequence Models with Conversational Structure for Abstractive Dialogue SummarizationCode1
Static and Animated 3D Scene Generation from Free-form Text DescriptionsCode1
Unsupervised Monocular Depth Estimation for Night-time Images using Adversarial Domain Feature AdaptationCode1
Unsupervised Point Cloud Pre-Training via Occlusion CompletionCode1
Semantic MapNet: Building Allocentric Semantic Maps and Representations from Egocentric ViewsCode1
Learnable MIMO Detection Networks Based on Inexact ADMMCode1
Implicit Rank-Minimizing AutoencoderCode1
Nearest Neighbor Machine TranslationCode1
MCW-Net: Single Image Deraining with Multi-level Connections and Wide Regional Non-local BlocksCode1
Injecting Entity Types into Entity-Guided Text GenerationCode1
Learning to Improve Image Compression without Changing the Standard DecoderCode1
Stylized Dialogue Response Generation Using Stylized Unpaired TextsCode1
Classification and understanding of cloud structures via satellite images with EfficientUNetCode1
Two-stream Encoder-Decoder Network for Localizing Image ForgeriesCode1
Learning Optimal Representations with the Decodable Information BottleneckCode1
Are scene graphs good enough to improve Image Captioning?Code1
EEG Channel Interpolation Using Deep Encoder-decoder NetwoksCode1
Consecutive Decoding for Speech-to-text TranslationCode1
Inductive Learning on Commonsense Knowledge Graph CompletionCode1
LDNet: End-to-End Lane Marking Detection Approach Using a Dynamic Vision SensorCode1
Temporally Guided Music-to-Body-Movement GenerationCode1
Compressing Facial Makeup Transfer Networks by Collaborative Distillation and Kernel DecompositionCode1
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