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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
Plan, Attend, Generate: Character-level Neural Machine Translation with Planning in the DecoderCode1
Autoregressive Moving-average Attention Mechanism for Time Series ForecastingCode1
DeepVecFont-v2: Exploiting Transformers to Synthesize Vector Fonts with Higher QualityCode1
Evaluation of deep learning models for multi-step ahead time series predictionCode1
Plug-and-Play Stability for Intracortical Brain-Computer Interfaces: A One-Year Demonstration of Seamless Brain-to-Text CommunicationCode1
AdaSpeech 2: Adaptive Text to Speech with Untranscribed DataCode1
Event-based Synthetic Aperture Imaging with a Hybrid NetworkCode1
Every Shot Counts: Using Exemplars for Repetition Counting in VideosCode1
Attention based Multi-Modal New Product Sales Time-series ForecastingCode1
Merging-Diverging Hybrid Transformer Networks for Survival Prediction in Head and Neck CancerCode1
Deep Multimodal Neural Architecture SearchCode1
EVP: Enhanced Visual Perception using Inverse Multi-Attentive Feature Refinement and Regularized Image-Text AlignmentCode1
EViT-Unet: U-Net Like Efficient Vision Transformer for Medical Image Segmentation on Mobile and Edge DevicesCode1
Deep Video Matting via Spatio-Temporal Alignment and AggregationCode1
PointHR: Exploring High-Resolution Architectures for 3D Point Cloud SegmentationCode1
PoinTr: Diverse Point Cloud Completion with Geometry-Aware TransformersCode1
Pointsoup: High-Performance and Extremely Low-Decoding-Latency Learned Geometry Codec for Large-Scale Point Cloud ScenesCode1
Merging Generated and Retrieved Knowledge for Open-Domain QACode1
Explainable Spatio-Temporal Graph Neural NetworksCode1
MeshGPT: Generating Triangle Meshes with Decoder-Only TransformersCode1
Correlation-aware Unsupervised Change-point Detection via Graph Neural NetworksCode1
DeepVideoMVS: Multi-View Stereo on Video with Recurrent Spatio-Temporal FusionCode1
Deep Symbolic Superoptimization Without Human KnowledgeCode1
ViNet: Pushing the limits of Visual Modality for Audio-Visual Saliency PredictionCode1
Explicit Box Detection Unifies End-to-End Multi-Person Pose EstimationCode1
Deep Parametric 3D Filters for Joint Video Denoising and Illumination Enhancement in Video Super ResolutionCode1
A Robust Volumetric Transformer for Accurate 3D Tumor SegmentationCode1
Position Coupling: Improving Length Generalization of Arithmetic Transformers Using Task StructureCode1
Memory-augmented conformer for improved end-to-end long-form ASRCode1
Cross-Lingual Abstractive Summarization with Limited Parallel ResourcesCode1
DeepSym: Deep Symbol Generation and Rule Learning from Unsupervised Continuous Robot Interaction for PlanningCode1
Re-Reading Improves Reasoning in Large Language ModelsCode1
Exploring Large Language Models for Classical PhilologyCode1
A water-obstacle separation and refinement network for unmanned surface vehiclesCode1
Exploring the Advantages of Transformers for High-Frequency TradingCode1
Exploring Resolution and Degradation Clues as Self-supervised Signal for Low Quality Object DetectionCode1
Exploring Sequence Feature Alignment for Domain Adaptive Detection TransformersCode1
Mention Flags (MF): Constraining Transformer-based Text GeneratorsCode1
Deep Reinforcement Learning For Sequence to Sequence ModelsCode1
Deep Reinforcement Learning for Solving the Heterogeneous Capacitated Vehicle Routing ProblemCode1
Unsupervised Point Cloud Pre-Training via Occlusion CompletionCode1
Extending nn-UNet for brain tumor segmentationCode1
Exposure Correction Model to Enhance Image QualityCode1
MeshMask: Physics-Based Simulations with Masked Graph Neural NetworksCode1
PrimDiffusion: Volumetric Primitives Diffusion for 3D Human GenerationCode1
Attention-based Fully Gated CNN-BGRU for Russian Handwritten TextCode1
Face Reconstruction with Variational Autoencoder and Face MasksCode1
Deep Shutter Unrolling NetworkCode1
EffiDec3D: An Optimized Decoder for High-Performance and Efficient 3D Medical Image SegmentationCode1
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