SOTAVerified

Decoder

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

Showing 24012450 of 10368 papers

TitleStatusHype
Discovering Syntactic Interaction Clues for Human-Object Interaction Detection0
Capturing Closely Interacted Two-Person Motions with Reaction Priors0
Implicit Motion FunctionCode1
General Point Model Pretraining with Autoencoding and AutoregressiveCode0
FlowDiffuser: Advancing Optical Flow Estimation with Diffusion ModelsCode2
Multimodal Prompt Perceiver: Empower Adaptiveness Generalizability and Fidelity for All-in-One Image Restoration0
Hybrid Proposal Refiner: Revisiting DETR Series from the Faster R-CNN PerspectiveCode1
PostureHMR: Posture Transformation for 3D Human Mesh Recovery0
OmniParser: A Unified Framework for Text Spotting Key Information Extraction and Table Recognition0
OTE: Exploring Accurate Scene Text Recognition Using One TokenCode0
Improving Training Efficiency of Diffusion Models via Multi-Stage Framework and Tailored Multi-Decoder Architecture0
Choose What You Need: Disentangled Representation Learning for Scene Text Recognition Removal and Editing0
FedHCA2: Towards Hetero-Client Federated Multi-Task LearningCode1
DiffForensics: Leveraging Diffusion Prior to Image Forgery Detection and Localization0
Improving Depth Completion via Depth Feature Upsampling0
FSRT: Facial Scene Representation Transformer for Face Reenactment from Factorized Appearance Head-pose and Facial Expression Features0
Real-time Acquisition and Reconstruction of Dynamic Volumes with Neural Structured Illumination0
Practical Measurements of Translucent Materials with Inter-Pixel Translucency Prior0
Estimating Extreme 3D Image Rotations using Cascaded Attention0
TinyPredNet: A Lightweight Framework for Satellite Image Sequence PredictionCode1
BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image SegmentationCode2
GraphGPT: Graph Learning with Generative Pre-trained TransformersCode1
Improving Text Embeddings with Large Language ModelsCode3
Coding for Gaussian Two-Way Channels: Linear and Learning-Based ApproachesCode0
Bidirectional Trained Tree-Structured Decoder for Handwritten Mathematical Expression Recognition0
Advancing TTP Analysis: Harnessing the Power of Large Language Models with Retrieval Augmented GenerationCode1
Improving the Stability and Efficiency of Diffusion Models for Content Consistent Super-ResolutionCode2
Machine-learned models for magnetic materials0
FFCA-Net: Stereo Image Compression via Fast Cascade Alignment of Side Information0
Unified-IO 2: Scaling Autoregressive Multimodal Models with Vision, Language, Audio, and ActionCode2
Geometry-Biased Transformer for Robust Multi-View 3D Human Pose Reconstruction0
Stateful Conformer with Cache-based Inference for Streaming Automatic Speech Recognition0
VLCounter: Text-aware Visual Representation for Zero-Shot Object CountingCode1
Scaling Down, LiTting Up: Efficient Zero-Shot Listwise Reranking with Seq2seq Encoder-Decoder ModelsCode2
Combining SNNs with Filtering for Efficient Neural Decoding in Implantable Brain-Machine Interfaces0
Discrete Messages Improve Communication Efficiency among Isolated Intelligent Agents0
Generalizable Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning with Data LimitationsCode0
Conditional Variational Autoencoder for Sign Language Translation with Cross-Modal AlignmentCode1
PULASki: Learning inter-rater variability using statistical distances to improve probabilistic segmentationCode0
Narrowing the semantic gaps in U-Net with learnable skip connections: The case of medical image segmentationCode2
SCUNet++: Swin-UNet and CNN Bottleneck Hybrid Architecture with Multi-Fusion Dense Skip Connection for Pulmonary Embolism CT Image SegmentationCode1
Scalable 3D Reconstruction From Single Particle X-Ray Diffraction Images Based on Online Machine Learning0
Neural Point Cloud Diffusion for Disentangled 3D Shape and Appearance GenerationCode1
BridgeNet: Comprehensive and Effective Feature Interactions via Bridge Feature for Multi-task Dense Predictions0
DECO: Query-Based End-to-End Object Detection with ConvNetsCode1
Joint Sensing and Task-Oriented Communications with Image and Wireless Data Modalities for Dynamic Spectrum Access0
VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation0
M-Net: A Lightweight Network Based on Multilayer Perceptron for Massive MIMO CSI FeedbackCode0
Computational Spectral Imaging with Unified Encoding Model: A Comparative Study and Beyond0
Spectral Prompt Tuning:Unveiling Unseen Classes for Zero-Shot Semantic SegmentationCode1
Show:102550
← PrevPage 49 of 208Next →

No leaderboard results yet.