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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
DeepSleep 2.0: Automated Sleep Arousal Segmentation via Deep LearningCode1
Deep Video Matting via Spatio-Temporal Alignment and AggregationCode1
DeepSMOTE: Fusing Deep Learning and SMOTE for Imbalanced DataCode1
Omni-supervised Point Cloud Segmentation via Gradual Receptive Field Component ReasoningCode1
A Layer-Wise Tokens-to-Token Transformer Network for Improved Historical Document Image EnhancementCode1
One Model to Reconstruct Them All: A Novel Way to Use the Stochastic Noise in StyleGANCode1
Automatic Foot Ulcer Segmentation Using an Ensemble of Convolutional Neural NetworksCode1
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image SegmentationCode1
PriorVAE: Encoding spatial priors with VAEs for small-area estimationCode1
One-to-Few Label Assignment for End-to-End Dense DetectionCode1
Online Learned Continual Compression with Adaptive Quantization ModulesCode1
On Perceptual Lossy Compression: The Cost of Perceptual Reconstruction and An Optimal Training FrameworkCode1
Deep learning based geometric registration for medical images: How accurate can we get without visual features?Code1
MMOTU: A Multi-Modality Ovarian Tumor Ultrasound Image Dataset for Unsupervised Cross-Domain Semantic SegmentationCode1
End-to-End 3D Dense Captioning with Vote2Cap-DETRCode1
On the Comparison of Popular End-to-End Models for Large Scale Speech RecognitionCode1
Deep Spatio-Temporal Wind Power ForecastingCode1
Masked Vision-Language Transformers for Scene Text RecognitionCode1
End-to-End Learning of Neuromorphic Wireless Systems for Low-Power Edge Artificial IntelligenceCode1
End-to-End Low Cost Compressive Spectral Imaging with Spatial-Spectral Self-AttentionCode1
End-to-End Supermask Pruning: Learning to Prune Image Captioning ModelsCode1
End-to-End Object Detection with TransformersCode1
End-to-End Real-World Polyphonic Piano Audio-to-Score Transcription with Hierarchical DecodingCode1
End-to-End Reconstruction-Classification Learning for Face Forgery DetectionCode1
Mask Image WatermarkingCode1
Deep Learning Enhanced Dynamic Mode DecompositionCode1
MatFormer: Nested Transformer for Elastic InferenceCode1
Automatic Polyp Segmentation with Multiple Kernel Dilated Convolution NetworkCode1
End-to-End Trainable Multi-Instance Pose Estimation with TransformersCode1
Energy Discrepancies: A Score-Independent Loss for Energy-Based ModelsCode1
Open-set Adversarial DefenseCode1
End-to-End Transformer Based Model for Image CaptioningCode1
Enhanced U-Net: A Feature Enhancement Network for Polyp SegmentationCode1
Agent Modelling under Partial Observability for Deep Reinforcement LearningCode1
Deep Reinforcement Learning for Solving the Heterogeneous Capacitated Vehicle Routing ProblemCode1
Enhanced Boundary Learning for Glass-like Object SegmentationCode1
Enhancing Automated Audio Captioning via Large Language Models with Optimized Audio EncodingCode1
Orthogonal Dictionary Guided Shape Completion Network for Point CloudCode1
Deep Learning Methods for Vessel Trajectory Prediction based on Recurrent Neural NetworksCode1
Other Roles Matter! Enhancing Role-Oriented Dialogue Summarization via Role InteractionsCode1
Attention based Multi-Modal New Product Sales Time-series ForecastingCode1
Masked Autoencoders Are Scalable Vision LearnersCode1
Deep learning via LSTM models for COVID-19 infection forecasting in IndiaCode1
Enhancing Indic Handwritten Text Recognition Using Global Semantic InformationCode1
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
Enhancing Multi-modal and Multi-hop Question Answering via Structured Knowledge and Unified Retrieval-GenerationCode1
MCW-Net: Single Image Deraining with Multi-level Connections and Wide Regional Non-local BlocksCode1
Deep Reinforcement Learning For Sequence to Sequence ModelsCode1
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