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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
Double Encoder-Decoder Networks for Gastrointestinal Polyp SegmentationCode1
Double Domain Guided Real-Time Low-Light Image Enhancement for Ultra-High-Definition Transportation SurveillanceCode1
Deep Low-Rank Subspace ClusteringCode1
Double Path Networks for Sequence to Sequence LearningCode1
AMGNET: multi-scale graph neural networks for flow field predictionCode1
Decoupling Global and Local Representations via Invertible Generative FlowsCode1
Cross Prompting Consistency with Segment Anything Model for Semi-supervised Medical Image SegmentationCode1
DeepVideoMVS: Multi-View Stereo on Video with Recurrent Spatio-Temporal FusionCode1
Deep Multimodal Neural Architecture SearchCode1
DeepSleep 2.0: Automated Sleep Arousal Segmentation via Deep LearningCode1
DPDnet: A Robust People Detector using Deep Learning with an Overhead Depth CameraCode1
MSDNet: Multi-Scale Decoder for Few-Shot Semantic Segmentation via Transformer-Guided PrototypingCode1
Locality Preserving Dense Graph Convolutional Networks with Graph Context-Aware Node RepresentationsCode1
Deep Learning Methods for Vessel Trajectory Prediction based on Recurrent Neural NetworksCode1
LLMem: Estimating GPU Memory Usage for Fine-Tuning Pre-Trained LLMsCode1
DRANet: Disentangling Representation and Adaptation Networks for Unsupervised Cross-Domain AdaptationCode1
DR-TANet: Dynamic Receptive Temporal Attention Network for Street Scene Change DetectionCode1
Drop your Decoder: Pre-training with Bag-of-Word Prediction for Dense Passage RetrievalCode1
Cross-Modal Translation and Alignment for Survival AnalysisCode1
DRU-net: An Efficient Deep Convolutional Neural Network for Medical Image SegmentationCode1
LM2: Large Memory ModelsCode1
DS-TransUNet:Dual Swin Transformer U-Net for Medical Image SegmentationCode1
DTVNet: Dynamic Time-lapse Video Generation via Single Still ImageCode1
Deep Learning Enhanced Dynamic Mode DecompositionCode1
Dual Aspect Self-Attention based on Transformer for Remaining Useful Life PredictionCode1
Dual Cross-Attention for Medical Image SegmentationCode1
Attention-based residual autoencoder for video anomaly detectionCode1
Multi-Granularity Guided Fusion-in-DecoderCode1
Adaptive Machine Translation with Large Language ModelsCode1
Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and Multilingual Speech TranslationCode1
Deep Learning for Case-Based Reasoning through Prototypes: A Neural Network that Explains Its PredictionsCode1
Multi-interactive Dual-decoder for RGB-thermal Salient Object DetectionCode1
DualPoseNet: Category-level 6D Object Pose and Size Estimation Using Dual Pose Network with Refined Learning of Pose ConsistencyCode1
Multi-Level Global Context Cross Consistency Model for Semi-Supervised Ultrasound Image Segmentation with Diffusion ModelCode1
Multilingual Denoising Pre-training for Neural Machine TranslationCode1
Dual-Scale Transformer for Large-Scale Single-Pixel ImagingCode1
Cross-modal Prototype Driven Network for Radiology Report GenerationCode1
Dynamic Context-guided Capsule Network for Multimodal Machine TranslationCode1
Deep Contextual Video CompressionCode1
Multi-modal Bifurcated Network for Depth Guided Image RelightingCode1
A Model-Agnostic Data Manipulation Method for Persona-based Dialogue GenerationCode1
DuTa-VC: A Duration-aware Typical-to-atypical Voice Conversion Approach with Diffusion Probabilistic ModelCode1
DxFormer: A Decoupled Automatic Diagnostic System Based on Decoder-Encoder Transformer with Dense Symptom RepresentationsCode1
Multi-modal Segment Assemblage Network for Ad Video Editing with Importance-Coherence RewardCode1
Dynamic Feature Pruning and Consolidation for Occluded Person Re-IdentificationCode1
Dynamic Low-Rank Instance Adaptation for Universal Neural Image CompressionCode1
Dynamic Graph Enhanced Contrastive Learning for Chest X-ray Report GenerationCode1
Dynamic Focus-aware Positional Queries for Semantic SegmentationCode1
Deep Diacritization: Efficient Hierarchical Recurrence for Improved Arabic DiacritizationCode1
Deep learning via LSTM models for COVID-19 infection forecasting in IndiaCode1
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