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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
Alirector: Alignment-Enhanced Chinese Grammatical Error CorrectorCode1
DALE: Generative Data Augmentation for Low-Resource Legal NLPCode1
Adaptive Convolution for CNN-based Speech Enhancement ModelsCode1
DAN: a Segmentation-free Document Attention Network for Handwritten Document RecognitionCode1
Dynamic Neural Representational Decoders for High-Resolution Semantic SegmentationCode1
End-to-End Multi-Person Pose Estimation With TransformersCode1
End-to-End Object Detection with TransformersCode1
DASpeech: Directed Acyclic Transformer for Fast and High-quality Speech-to-Speech TranslationCode1
Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and Multilingual Speech TranslationCode1
End-to-End Trainable Multi-Instance Pose Estimation with TransformersCode1
Energy Discrepancies: A Score-Independent Loss for Energy-Based ModelsCode1
Enhanced Boundary Learning for Glass-like Object SegmentationCode1
Enhancing Automated Audio Captioning via Large Language Models with Optimized Audio EncodingCode1
Enhancing Indic Handwritten Text Recognition Using Global Semantic InformationCode1
Enhancing Multi-modal and Multi-hop Question Answering via Structured Knowledge and Unified Retrieval-GenerationCode1
Enhancing Perception of Key Changes in Remote Sensing Image Change CaptioningCode1
Attribution Analysis Meets Model Editing: Advancing Knowledge Correction in Vision Language Models with VisEditCode1
DECO: Query-Based End-to-End Object Detection with ConvNetsCode1
Dual Cross-Attention for Medical Image SegmentationCode1
ERNIE-GEN: An Enhanced Multi-Flow Pre-training and Fine-tuning Framework for Natural Language GenerationCode1
A Two-Stage Cascade Model with Variational Autoencoders and Attention Gates for MRI Brain Tumor SegmentationCode1
Data-Efficient Image Quality Assessment with Attention-Panel DecoderCode1
Alleviating Exposure Bias via Contrastive Learning for Abstractive Text SummarizationCode1
Estimating and Exploiting the Aleatoric Uncertainty in Surface Normal EstimationCode1
Dual Octree Graph Networks for Learning Adaptive Volumetric Shape RepresentationsCode1
Evidential fully convolutional network for semantic segmentationCode1
Simplified Action Decoder for Deep Multi-Agent Reinforcement LearningCode1
Cross-Speaker Encoding Network for Multi-Talker Speech RecognitionCode1
Dual Arbitrary Scale Super-Resolution for Multi-Contrast MRICode1
Explainable Deep Learning for Tumor Dynamic Modeling and Overall Survival Prediction using Neural-ODECode1
Correlation-aware Unsupervised Change-point Detection via Graph Neural NetworksCode1
Data-to-text Generation with Macro PlanningCode1
Audio Captioning TransformerCode1
Exploiting Inductive Bias in Transformers for Unsupervised Disentanglement of Syntax and Semantics with VAEsCode1
DC-Net: Divide-and-Conquer for Salient Object DetectionCode1
Exploring Large Language Models for Classical PhilologyCode1
Dual Aspect Self-Attention based on Transformer for Remaining Useful Life PredictionCode1
DCSAU-Net: A Deeper and More Compact Split-Attention U-Net for Medical Image SegmentationCode1
Exploring Stochastic Autoregressive Image Modeling for Visual RepresentationCode1
DC-UNet: Rethinking the U-Net Architecture with Dual Channel Efficient CNN for Medical Images SegmentationCode1
DualPoseNet: Category-level 6D Object Pose and Size Estimation Using Dual Pose Network with Refined Learning of Pose ConsistencyCode1
DDANet: Dual Decoder Attention Network for Automatic Polyp SegmentationCode1
DS-TransUNet:Dual Swin Transformer U-Net for Medical Image SegmentationCode1
Cross Prompting Consistency with Segment Anything Model for Semi-supervised Medical Image SegmentationCode1
Decoder-only Streaming Transformer for Simultaneous TranslationCode1
3D Small Object Detection with Dynamic Spatial PruningCode1
All Word Embeddings from One EmbeddingCode1
DTVNet: Dynamic Time-lapse Video Generation via Single Still ImageCode1
DeblurDiNAT: A Compact Model with Exceptional Generalization and Visual Fidelity on Unseen DomainsCode1
Dual-Scale Transformer for Large-Scale Single-Pixel ImagingCode1
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