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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
BEVNeXt: Reviving Dense BEV Frameworks for 3D Object DetectionCode1
SRTransGAN: Image Super-Resolution using Transformer based Generative Adversarial Network0
Object Recognition as Next Token PredictionCode1
Disentangled Interaction Representation for One-Stage Human-Object Interaction Detection0
GIVT: Generative Infinite-Vocabulary TransformersCode1
Automatic Report Generation for Histopathology images using pre-trained Vision Transformers and BERTCode0
Semantic Synchronization for Enhanced Reliability in Communication Systems0
Motion Informed Needle Segmentation in Ultrasound Images0
Rapid Speaker Adaptation in Low Resource Text to Speech Systems using Synthetic Data and Transfer learning0
SPEEDNet: Salient Pyramidal Enhancement Encoder-Decoder Network for Colonoscopy Images0
LDM-ISP: Enhancing Neural ISP for Low Light with Latent Diffusion Models0
t^3-Variational Autoencoder: Learning Heavy-tailed Data with Student's t and Power Divergence0
Online Anomaly Detection over Live Social Video Streaming0
Semantic Parsing for Question Answering over Knowledge Graphs0
Motion-Guided Latent Diffusion for Temporally Consistent Real-world Video Super-resolutionCode1
Improve Supervised Representation Learning with Masked Image Modeling0
EfficientSAM: Leveraged Masked Image Pretraining for Efficient Segment AnythingCode4
Quick Back-Translation for Unsupervised Machine TranslationCode0
SPOT: Self-Training with Patch-Order Permutation for Object-Centric Learning with Autoregressive TransformersCode1
The Cost of Compression: Investigating the Impact of Compression on Parametric Knowledge in Language ModelsCode0
Efficient Multimodal Semantic Segmentation via Dual-Prompt LearningCode1
DEVIAS: Learning Disentangled Video Representations of Action and SceneCode1
Multi-task learning with cross-task consistency for improved depth estimation in colonoscopy0
Precipitation Nowcasting With Spatial And Temporal Transfer Learning Using Swin-UNETR0
Corner-to-Center Long-range Context Model for Efficient Learned Image Compression0
U-Net v2: Rethinking the Skip Connections of U-Net for Medical Image SegmentationCode6
RQFormer: Rotated Query Transformer for End-to-End Oriented Object DetectionCode1
Mergen: The First Manchu-Korean Machine Translation Model Trained on Augmented Data0
SpeechAct: Towards Generating Whole-body Motion from Speech0
A Graph-Based Approach for Category-Agnostic Pose EstimationCode2
End-to-end Joint Punctuated and Normalized ASR with a Limited Amount of Punctuated Training Data0
LGFCTR: Local and Global Feature Convolutional Transformer for Image MatchingCode1
DSS: Synthesizing long Digital Ink using Data augmentation, Style encoding and Split generation0
SODA: Bottleneck Diffusion Models for Representation LearningCode1
Image Inpainting via Tractable Steering of Diffusion ModelsCode0
DEU-Net: Dual-Encoder U-Net for Automated Skin Lesion SegmentationCode1
I-MedSAM: Implicit Medical Image Segmentation with Segment AnythingCode1
SceneTex: High-Quality Texture Synthesis for Indoor Scenes via Diffusion PriorsCode2
THInImg: Cross-modal Steganography for Presenting Talking Heads in Images0
StyleCap: Automatic Speaking-Style Captioning from Speech Based on Speech and Language Self-supervised Learning Models0
A Two-Stage Adaptation of Large Language Models for Text RankingCode1
SCALAR-NeRF: SCAlable LARge-scale Neural Radiance Fields for Scene Reconstruction0
Rethinking Directional Integration in Neural Radiance Fields0
The Falcon Series of Open Language Models0
REACT: Recognize Every Action Everywhere All At Once0
DGR: Tackling Drifted and Correlated Noise in Quantum Error Correction via Decoding Graph Re-weighting0
SemiVL: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Vision-Language GuidanceCode1
Technical Report for Argoverse Challenges on 4D Occupancy Forecasting0
MeshGPT: Generating Triangle Meshes with Decoder-Only TransformersCode1
SED: A Simple Encoder-Decoder for Open-Vocabulary Semantic SegmentationCode1
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