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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
Implicit Autoencoder for Point-Cloud Self-Supervised Representation LearningCode1
Implicit field learning for unsupervised anomaly detection in medical imagesCode1
Implicit Motion FunctionCode1
Implicit Neural Representations for Variable Length Human Motion GenerationCode1
Improved grammatical error correction by ranking elementary editsCode1
Improving anatomical plausibility in medical image segmentation via hybrid graph neural networks: applications to chest x-ray analysisCode1
Automatic Foot Ulcer Segmentation Using an Ensemble of Convolutional Neural NetworksCode1
Improving Chest X-Ray Report Generation by Leveraging Warm StartingCode1
Depthformer : Multiscale Vision Transformer For Monocular Depth Estimation With Local Global Information FusionCode1
Improving Item Cold-start Recommendation via Model-agnostic Conditional Variational AutoencoderCode1
3M-Diffusion: Latent Multi-Modal Diffusion for Language-Guided Molecular Structure GenerationCode1
Improving Neural Machine Translation Models with Monolingual DataCode1
Efficient Decoder-free Object Detection with TransformersCode1
MMOTU: A Multi-Modality Ovarian Tumor Ultrasound Image Dataset for Unsupervised Cross-Domain Semantic SegmentationCode1
Improving the Robustness of Summarization Systems with Dual AugmentationCode1
Cross-modal Deep Face Normals with Deactivable Skip ConnectionsCode1
Attention Based Neural Networks for Wireless Channel EstimationCode1
From system models to class models: An in-context learning paradigmCode1
RQFormer: Rotated Query Transformer for End-to-End Oriented Object DetectionCode1
Incremental Transformer with Deliberation Decoder for Document Grounded ConversationsCode1
Inference with Reference: Lossless Acceleration of Large Language ModelsCode1
Efficient Dialogue State Tracking by Selectively Overwriting MemoryCode1
Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series ForecastingCode1
Emotional Conversation Generation with Heterogeneous Graph Neural NetworkCode1
Effective Modeling of Encoder-Decoder Architecture for Joint Entity and Relation ExtractionCode1
Deep Learning Enhanced Dynamic Mode DecompositionCode1
Deep Learning for Case-Based Reasoning through Prototypes: A Neural Network that Explains Its PredictionsCode1
Automatic Polyp Segmentation with Multiple Kernel Dilated Convolution NetworkCode1
Effective Deep Learning Models for Automatic Diacritization of Arabic TextCode1
Instantaneous Grammatical Error Correction with Shallow Aggressive DecodingCode1
Efficient Attentions for Long Document SummarizationCode1
Integrally Migrating Pre-trained Transformer Encoder-decoders for Visual Object DetectionCode1
EEG-to-Text Translation: A Model for Deciphering Human Brain ActivityCode1
Interfacing Foundation Models' EmbeddingsCode1
A Layer-Wise Tokens-to-Token Transformer Network for Improved Historical Document Image EnhancementCode1
Modeling Causal Mechanisms with Diffusion Models for Interventional and Counterfactual QueriesCode1
A Cascade Dual-Decoder Model for Joint Entity and Relation ExtractionCode1
Efficient Context-Aware Network for Abdominal Multi-organ SegmentationCode1
Efficient Self-supervised Learning with Contextualized Target Representations for Vision, Speech and LanguageCode1
Investigation of F0 conditioning and Fully Convolutional Networks in Variational Autoencoder based Voice ConversionCode1
EDN: Salient Object Detection via Extremely-Downsampled NetworkCode1
Attention based Multi-Modal New Product Sales Time-series ForecastingCode1
Deep learning via LSTM models for COVID-19 infection forecasting in IndiaCode1
Is Disentanglement enough? On Latent Representations for Controllable Music GenerationCode1
Nonlinear optical encoding enabled by recurrent linear scatteringCode1
Automatic Tuning of Loss Trade-offs without Hyper-parameter Search in End-to-End Zero-Shot Speech SynthesisCode1
AutoML Segmentation for 3D Medical Image Data: Contribution to the MSD Challenge 2018Code1
Iterate & Cluster: Iterative Semi-Supervised Action RecognitionCode1
EDSL: An Encoder-Decoder Architecture with Symbol-Level Features for Printed Mathematical Expression RecognitionCode1
ECT: Fine-grained Edge Detection with Learned Cause TokensCode1
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