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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
Autoencoding with a Classifier SystemCode1
Make-A-Video: Text-to-Video Generation without Text-Video DataCode1
MambaFlow: A Novel and Flow-guided State Space Model for Scene Flow EstimationCode1
EEG Channel Interpolation Using Deep Encoder-decoder NetwoksCode1
Deep Parametric 3D Filters for Joint Video Denoising and Illumination Enhancement in Video Super ResolutionCode1
EEG-to-Text Translation: A Model for Deciphering Human Brain ActivityCode1
Attention-based residual autoencoder for video anomaly detectionCode1
Deep Embedded K-Means ClusteringCode1
Effective Modeling of Encoder-Decoder Architecture for Joint Entity and Relation ExtractionCode1
Efficient Attentions for Long Document SummarizationCode1
Deep Encoder-Decoder Networks for Classification of Hyperspectral and LiDAR DataCode1
Adaptive O-CNN: A Patch-based Deep Representation of 3D ShapesCode1
Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating Non-autoregressive Machine TranslationCode1
MAgNET: A Graph U-Net Architecture for Mesh-Based SimulationsCode1
Cross-modal Prototype Driven Network for Radiology Report GenerationCode1
Deep Equilibrium Object DetectionCode1
RQFormer: Rotated Query Transformer for End-to-End Oriented Object DetectionCode1
Efficient Decoder-free Object Detection with TransformersCode1
Deep Reinforcement Learning For Sequence to Sequence ModelsCode1
MAE-AST: Masked Autoencoding Audio Spectrogram TransformerCode1
Efficient Long-Text Understanding with Short-Text ModelsCode1
Efficient Long Sequence Modeling via State Space Augmented TransformerCode1
Efficient Multimodal Semantic Segmentation via Dual-Prompt LearningCode1
Deep Fusion Network for Image CompletionCode1
Efficient Motion Prompt Learning for Robust Visual TrackingCode1
Efficient Meshflow and Optical Flow Estimation from Event CamerasCode1
MaIL: Improving Imitation Learning with MambaCode1
Efficient Self-supervised Learning with Contextualized Target Representations for Vision, Speech and LanguageCode1
Cross-modal Memory Networks for Radiology Report GenerationCode1
3M-Diffusion: Latent Multi-Modal Diffusion for Language-Guided Molecular Structure GenerationCode1
Automated segmentation of lesions and organs at risk on [68Ga]Ga-PSMA-11 PET/CT images using self-supervised learning with Swin UNETRCode1
DeepHandMesh: A Weakly-supervised Deep Encoder-Decoder Framework for High-fidelity Hand Mesh ModelingCode1
Machine Reading Comprehension: The Role of Contextualized Language Models and BeyondCode1
Deep Hyperspectral Unmixing using Transformer NetworkCode1
Cross-modal Deep Face Normals with Deactivable Skip ConnectionsCode1
Attention Based Neural Networks for Wireless Channel EstimationCode1
Deep Image Compression using Decoder Side InformationCode1
Deep Image Harmonization in Dual Color SpacesCode1
Deep Image MattingCode1
Cross-Task Affinity Learning for Multitask Dense Scene PredictionsCode1
Deep Instruction Tuning for Segment Anything ModelCode1
Machine Learning on Graphs: A Model and Comprehensive TaxonomyCode1
Lymphoma segmentation from 3D PET-CT images using a deep evidential networkCode1
Deep Joint Source Channel Coding for WirelessImage Transmission with OFDMCode1
Embedding API Dependency Graph for Neural Code GenerationCode1
Embedding Decomposition for Artifacts Removal in EEG SignalsCode1
Deep Shutter Unrolling NetworkCode1
Automatic chemical design using a data-driven continuous representation of moleculesCode1
Embrace the Gap: VAEs Perform Independent Mechanism AnalysisCode1
Deep Multimodal Neural Architecture SearchCode1
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