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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
SiENet: Siamese Expansion Network for Image ExtrapolationCode1
EDSL: An Encoder-Decoder Architecture with Symbol-Level Features for Printed Mathematical Expression RecognitionCode1
Accelerated MRI with Un-trained Neural NetworksCode1
Detail Preserved Point Cloud Completion via Separated Feature AggregationCode1
PointTrack++ for Effective Online Multi-Object Tracking and SegmentationCode1
Fact-based Text EditingCode1
HausaMT v1.0: Towards English--Hausa Neural Machine TranslationCode1
NestFuse: An Infrared and Visible Image Fusion Architecture based on Nest Connection and Spatial/Channel Attention ModelsCode1
Improving Chinese Word Segmentation with Wordhood Memory NetworksCode1
BiO-Net: Learning Recurrent Bi-directional Connections for Encoder-Decoder ArchitectureCode1
Semi-Supervised Semantic Dependency Parsing Using CRF AutoencodersCode1
Graph-to-Tree Learning for Solving Math Word ProblemsCode1
Early Exit or Not: Resource-Efficient Blind Quality Enhancement for Compressed ImagesCode1
Molecule Edit Graph Attention Network: Modeling Chemical Reactions as Sequences of Graph EditsCode1
RPM-Net: Recurrent Prediction of Motion and Parts from Point CloudCode1
Neural Decomposition: Functional ANOVA with Variational AutoencodersCode1
Learning for Video Compression with Recurrent Auto-Encoder and Recurrent Probability ModelCode1
Discriminative Feature Alignment: Improving Transferability of Unsupervised Domain Adaptation by Gaussian-guided Latent AlignmentCode1
Simple and Effective VAE Training with Calibrated DecodersCode1
Pix2Vox++: Multi-scale Context-aware 3D Object Reconstruction from Single and Multiple ImagesCode1
HookNet: multi-resolution convolutional neural networks for semantic segmentation in histopathology whole-slide imagesCode1
A Baseline Approach for AutoImplant: the MICCAI 2020 Cranial Implant Design ChallengeCode1
Video Playback Rate Perception for Self-supervisedSpatio-Temporal Representation LearningCode1
Embedded Encoder-Decoder in Convolutional Networks Towards Explainable AICode1
Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating Non-autoregressive Machine TranslationCode1
Deep Low-Rank Subspace ClusteringCode1
Categorical Normalizing Flows via Continuous TransformationsCode1
MetaSDF: Meta-learning Signed Distance FunctionsCode1
Agent Modelling under Partial Observability for Deep Reinforcement LearningCode1
Evidence-Aware Inferential Text Generation with Vector Quantised Variational AutoEncoderCode1
PraNet: Parallel Reverse Attention Network for Polyp SegmentationCode1
Iterate & Cluster: Iterative Semi-Supervised Action RecognitionCode1
VAEs in the Presence of Missing DataCode1
Super-resolution Variational Auto-EncodersCode1
Reposing Humans by Warping 3D FeaturesCode1
MultiSpeech: Multi-Speaker Text to Speech with TransformerCode1
Auxiliary Signal-Guided Knowledge Encoder-Decoder for Medical Report GenerationCode1
Multi-interactive Encoder-decoder Network for RGBT Salient Object DetectionCode1
Funnel-Transformer: Filtering out Sequential Redundancy for Efficient Language ProcessingCode1
A Unified Dual-view Model for Review Summarization and Sentiment Classification with Inconsistency LossCode1
Learning Selective Self-Mutual Attention for RGB-D Saliency DetectionCode1
DPDnet: A Robust People Detector using Deep Learning with an Overhead Depth CameraCode1
Video Playback Rate Perception for Self-Supervised Spatio-Temporal Representation LearningCode1
Deep Shutter Unrolling NetworkCode1
Interactive Two-Stream Decoder for Accurate and Fast Saliency DetectionCode1
Dynamic Multiscale Graph Neural Networks for 3D Skeleton Based Human Motion PredictionCode1
DC-UNet: Rethinking the U-Net Architecture with Dual Channel Efficient CNN for Medical Images SegmentationCode1
On the Comparison of Popular End-to-End Models for Large Scale Speech RecognitionCode1
HAT: Hardware-Aware Transformers for Efficient Natural Language ProcessingCode1
End-to-End Object Detection with TransformersCode1
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