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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
A Label Dependence-aware Sequence Generation Model for Multi-level Implicit Discourse Relation RecognitionCode0
Attention as a Guide for Simultaneous Speech TranslationCode0
More complex encoder is not all you needCode0
Adapting Pretrained Language Models for Citation Classification via Self-Supervised Contrastive LearningCode0
CRISP: Curriculum based Sequential Neural Decoders for Polar Code FamilyCode0
Attentional Speech Recognition Models Misbehave on Out-of-domain UtterancesCode0
Mol2Lang-VLM: Vision- and Text-Guided Generative Pre-trained Language Models for Advancing Molecule Captioning through Multimodal FusionCode0
Modeling the Dynamics of PDE Systems with Physics-Constrained Deep Auto-Regressive NetworksCode0
CRC-RL: A Novel Visual Feature Representation Architecture for Unsupervised Reinforcement LearningCode0
Modeling Unknown Stochastic Dynamical System via AutoencoderCode0
A Knowledge-Grounded Multimodal Search-Based Conversational AgentCode0
Modeling Target-side Inflection in Placeholder TranslationCode0
On the Choice of Modeling Unit for Sequence-to-Sequence Speech RecognitionCode0
More Expressive Attention with Negative WeightsCode0
Modeling Endorsement for Multi-Document Abstractive SummarizationCode0
Model Guidance via Explanations Turns Image Classifiers into Segmentation ModelsCode0
A Joint Sequence Fusion Model for Video Question Answering and RetrievalCode0
Modeling Past and Future for Neural Machine TranslationCode0
Attending to Mathematical Language with TransformersCode0
Attacking Visual Language Grounding with Adversarial Examples: A Case Study on Neural Image CaptioningCode0
CPNet: Cross-Parallel Network for Efficient Anomaly DetectionCode0
Model-Based Minimum Bayes Risk Decoding for Text GenerationCode0
Modeling question asking using neural program generationCode0
Attacking Optical FlowCode0
MO-CTranS: A unified multi-organ segmentation model learning from multiple heterogeneously labelled datasetsCode0
Modality to Modality Translation: An Adversarial Representation Learning and Graph Fusion Network for Multimodal FusionCode0
MMT: Image-guided Story Ending Generation with Multimodal Memory TransformerCode0
MNeRV: A Multilayer Neural Representation for VideosCode0
Coupled Training of Sequence-to-Sequence Models for Accented Speech RecognitionCode0
A Tree-based Decoder for Neural Machine TranslationCode0
M-Net: A Lightweight Network Based on Multilayer Perceptron for Massive MIMO CSI FeedbackCode0
Morpheus: A Neural Network for Jointly Learning Contextual Lemmatization and Morphological TaggingCode0
Mixture Content Selection for Diverse Sequence GenerationCode0
Counterfactual Depth from a Single RGB ImageCode0
Mixed-granularity Implicit Representation for Continuous Hyperspectral Compressive ReconstructionCode0
Mixture-of-Experts Variational Autoencoder for Clustering and Generating from Similarity-Based Representations on Single Cell DataCode0
Neuron segmentation using 3D wavelet integrated encoder-decoder networkCode0
A Transformer-based Neural Architecture Search MethodCode0
Mix and match networks: encoder-decoder alignment for zero-pair image translationCode0
MIST: A Novel Training Strategy for Low-latencyScalable Neural Net DecodersCode0
Adaptation of Distinct Semantics for Uncertain Areas in Polyp SegmentationCode0
Mistral-SPLADE: LLMs for better Learned Sparse RetrievalCode0
A Transformer-based Autoregressive Decoder Architecture for Hierarchical Text ClassificationCode0
Mini Minds: Exploring Bebeshka and Zlata Baby ModelsCode0
MiTU-Net: A fine-tuned U-Net with SegFormer backbone for segmenting pubic symphysis-fetal headCode0
MIM: Mutual Information MachineCode0
MIND: Maximum Mutual Information Based Neural DecoderCode0
Learning Universal Graph Neural Network Embeddings With Aid Of Transfer LearningCode0
MindOmni: Unleashing Reasoning Generation in Vision Language Models with RGPOCode0
MicarVLMoE: A Modern Gated Cross-Aligned Vision-Language Mixture of Experts Model for Medical Image Captioning and Report GenerationCode0
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