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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
Spectral Prompt Tuning:Unveiling Unseen Classes for Zero-Shot Semantic SegmentationCode1
PPEA-Depth: Progressive Parameter-Efficient Adaptation for Self-Supervised Monocular Depth Estimation0
BEVSeg2TP: Surround View Camera Bird's-Eye-View Based Joint Vehicle Segmentation and Ego Vehicle Trajectory Prediction0
LlaMaVAE: Guiding Large Language Model Generation via Continuous Latent Sentence Spaces0
Efficient LLM inference solution on Intel GPU0
External Knowledge Augmented Polyphone Disambiguation Using Large Language Model0
Continual-MAE: Adaptive Distribution Masked Autoencoders for Continual Test-Time Adaptation0
MDD-UNet: Domain Adaptation for Medical Image Segmentation with Theoretical Guarantees, a Proof of ConceptCode1
StyleSpeech: Self-supervised Style Enhancing with VQ-VAE-based Pre-training for Expressive Audiobook Speech Synthesis0
Transformer Network for Multi-Person Tracking and Re-Identification in Unconstrained Environment0
IPAD: Iterative, Parallel, and Diffusion-based Network for Scene Text RecognitionCode0
Quantized Decoder in Learned Image Compression for Deterministic Reconstruction0
SCEdit: Efficient and Controllable Image Diffusion Generation via Skip Connection EditingCode2
Generative linguistic representation for spoken language identification0
Time-Transformer: Integrating Local and Global Features for Better Time Series GenerationCode1
Cross-Subject Data Splitting for Brain-to-Text Decoding0
ESDMR-Net: A Lightweight Network With Expand-Squeeze and Dual Multiscale Residual Connections for Medical Image Segmentation0
High-Fidelity Face Swapping with Style Blending0
All Attention U-NET for Semantic Segmentation of Intracranial Hemorrhages In Head CT Images0
U2-KWS: Unified Two-pass Open-vocabulary Keyword Spotting with Keyword Bias0
Sketch and shift: a robust decoder for compressive clustering0
GSVA: Generalized Segmentation via Multimodal Large Language ModelsCode1
Modeling Unknown Stochastic Dynamical System via AutoencoderCode0
AEGIS-Net: Attention-guided Multi-Level Feature Aggregation for Indoor Place RecognitionCode0
Q-Segment: Segmenting Images In-Sensor for Vessel-Based Medical Diagnosis0
Hierarchical Graph Pattern Understanding for Zero-Shot VOSCode0
Part Representation Learning with Teacher-Student Decoder for Occluded Person Re-identificationCode0
MobileSAMv2: Faster Segment Anything to EverythingCode5
Faster Diffusion: Rethinking the Role of the Encoder for Diffusion Model InferenceCode2
Multi-agent deep reinforcement learning based real-time planning approach for responsive customized bus routesCode0
MmAP : Multi-modal Alignment Prompt for Cross-domain Multi-task Learning0
A Sparse Cross Attention-based Graph Convolution Network with Auxiliary Information Awareness for Traffic Flow Prediction0
Living Scenes: Multi-object Relocalization and Reconstruction in Changing 3D EnvironmentsCode1
Tokenize Anything via PromptingCode2
Triplane Meets Gaussian Splatting: Fast and Generalizable Single-View 3D Reconstruction with TransformersCode2
Improving Efficiency of Diffusion Models via Multi-Stage Framework and Tailored Multi-Decoder ArchitecturesCode0
Improving Cross-modal Alignment with Synthetic Pairs for Text-only Image Captioning0
EVP: Enhanced Visual Perception using Inverse Multi-Attentive Feature Refinement and Regularized Image-Text AlignmentCode1
SVInvNet: A Densely Connected Encoder-Decoder Architecture for Seismic Velocity Inversion0
CenterGrasp: Object-Aware Implicit Representation Learning for Simultaneous Shape Reconstruction and 6-DoF Grasp Estimation0
Encoder-minimal and Decoder-minimal Framework for Remote Sensing Image DehazingCode0
Mono3DVG: 3D Visual Grounding in Monocular ImagesCode1
The GUA-Speech System Description for CNVSRC Challenge 20230
Polynomial-based Self-Attention for Table Representation learning0
Attention Based Encoder Decoder Model for Video Captioning in Nepali (2023)0
Boosting Latent Diffusion with Flow MatchingCode2
Interfacing Foundation Models' EmbeddingsCode1
BED: Bi-Encoder-Decoder Model for Canonical Relation Extraction0
MinD-3D: Reconstruct High-quality 3D objects in Human Brain0
InstructAny2Pix: Flexible Visual Editing via Multimodal Instruction FollowingCode0
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