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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
Deep Low-Rank Subspace ClusteringCode1
Joint Appearance and Motion Learning for Efficient Rolling Shutter CorrectionCode1
Autoregressive Moving-average Attention Mechanism for Time Series ForecastingCode1
Joint Spatial-Temporal and Appearance Modeling with Transformer for Multiple Object TrackingCode1
Kairos: Practical Intrusion Detection and Investigation using Whole-system ProvenanceCode1
KAT: A Knowledge Augmented Transformer for Vision-and-LanguageCode1
AdaSpeech 2: Adaptive Text to Speech with Untranscribed DataCode1
DiaCorrect: Error Correction Back-end For Speaker DiarizationCode1
Kinematic-aware Hierarchical Attention Network for Human Pose Estimation in VideosCode1
KNOD: Domain Knowledge Distilled Tree Decoder for Automated Program RepairCode1
Effective Deep Learning Models for Automatic Diacritization of Arabic TextCode1
A Cascade Dual-Decoder Model for Joint Entity and Relation ExtractionCode1
K-PLUG: KNOWLEDGE-INJECTED PRE-TRAINED LANGUAGE MODEL FOR NATURAL LANGUAGE UNDERSTANDING AND GENERATIONCode1
K-PLUG: Knowledge-injected Pre-trained Language Model for Natural Language Understanding and Generation in E-CommerceCode1
Effective Modeling of Encoder-Decoder Architecture for Joint Entity and Relation ExtractionCode1
DialogVED: A Pre-trained Latent Variable Encoder-Decoder Model for Dialog Response GenerationCode1
LaKo: Knowledge-driven Visual Question Answering via Late Knowledge-to-Text InjectionCode1
Cross-Lingual Abstractive Summarization with Limited Parallel ResourcesCode1
Lane2Seq: Towards Unified Lane Detection via Sequence GenerationCode1
Language Conditioned Traffic GenerationCode1
DeepSMOTE: Fusing Deep Learning and SMOTE for Imbalanced DataCode1
Language Generation from Brain RecordingsCode1
LaRa: Latents and Rays for Multi-Camera Bird's-Eye-View Semantic SegmentationCode1
Large Language Models Are Read/Write Policy-Makers for Simultaneous GenerationCode1
ViNet: Pushing the limits of Visual Modality for Audio-Visual Saliency PredictionCode1
Large Scale Knowledge WashingCode1
Deep Parametric 3D Filters for Joint Video Denoising and Illumination Enhancement in Video Super ResolutionCode1
A Robust Volumetric Transformer for Accurate 3D Tumor SegmentationCode1
Unifying Generation and Prediction on Graphs with Latent Graph DiffusionCode1
Latent Template Induction with Gumbel-CRFsCode1
AVSegFormer: Audio-Visual Segmentation with TransformerCode1
DIDFuse: Deep Image Decomposition for Infrared and Visible Image FusionCode1
Re-Reading Improves Reasoning in Large Language ModelsCode1
Diffusion bridges vector quantized Variational AutoEncodersCode1
Efficient Attentions for Long Document SummarizationCode1
LDMIC: Learning-based Distributed Multi-view Image CodingCode1
LDNet: End-to-End Lane Marking Detection Approach Using a Dynamic Vision SensorCode1
Learnable MIMO Detection Networks Based on Inexact ADMMCode1
AWGUNET: Attention-Aided Wavelet Guided U-Net for Nuclei Segmentation in Histopathology ImagesCode1
Deep Reinforcement Learning For Sequence to Sequence ModelsCode1
Deep Reinforcement Learning for Solving the Heterogeneous Capacitated Vehicle Routing ProblemCode1
Learning by Analogy: Reliable Supervision from Transformations for Unsupervised Optical Flow EstimationCode1
Learning Dual-Pixel Alignment for Defocus DeblurringCode1
Learning for Video Compression with Hierarchical Quality and Recurrent EnhancementCode1
Dielectric Tensor Prediction for Inorganic Materials Using Latent Information from Preferred PotentialCode1
Learning from Irregularly-Sampled Time Series: A Missing Data PerspectiveCode1
Attention-based Fully Gated CNN-BGRU for Russian Handwritten TextCode1
Differentiable Manifold Reconstruction for Point Cloud DenoisingCode1
Deep Shutter Unrolling NetworkCode1
EDTformer: An Efficient Decoder Transformer for Visual Place RecognitionCode1
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