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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
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Pre-training vs. Fine-tuning: A Reproducibility Study on Dense Retrieval Knowledge AcquisitionCode0
xGen-small Technical Report0
A Novel Framework for Significant Wave Height Prediction based on Adaptive Feature Extraction Time-Frequency Network0
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Turbo-ICL: In-Context Learning-Based Turbo Equalization0
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MFSeg: Efficient Multi-frame 3D Semantic Segmentation0
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Meta-Learning Driven Lightweight Phase Shift Compression for IRS-Assisted Wireless Systems0
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Physics-Informed Sylvester Normalizing Flows for Bayesian Inference in Magnetic Resonance SpectroscopyCode0
Knowledge Guided Encoder-Decoder Framework: Integrating Multiple Physical Models for Agricultural Ecosystem Modeling0
Large Language Model Partitioning for Low-Latency Inference at the Edge0
Hierarchical Compact Clustering Attention (COCA) for Unsupervised Object-Centric Learning0
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FreqKV: Frequency Domain Key-Value Compression for Efficient Context Window Extension0
Fine-grained spatial-temporal perception for gas leak segmentationCode0
Sadeed: Advancing Arabic Diacritization Through Small Language Model0
AdSight: Scalable and Accurate Quantification of User Attention in Multi-Slot Sponsored Search0
DGFNet: End-to-End Audio-Visual Source Separation Based on Dynamic Gating Fusion0
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A Transformer-Based Approach for Diagnosing Fault Cases in Optical Fiber Amplifiers0
Adversarial Shallow Watermarking0
SSD-Poser: Avatar Pose Estimation with State Space Duality from Sparse Observations0
Leveraging Decoder Architectures for Learned Sparse Retrieval0
Learning Operators by Regularized Stochastic Gradient Descent with Operator-valued Kernels0
Generalization Guarantees for Multi-View Representation Learning and Application to Regularization via Gaussian Product Mixture Prior0
Likelihood-Free Variational Autoencoders0
DualAttWaveNet: Multiscale Attention Networks for Satellite Interference Detection0
Hyper-Transforming Latent Diffusion Models0
Advanced Chest X-Ray Analysis via Transformer-Based Image Descriptors and Cross-Model Attention Mechanism0
TVC: Tokenized Video Compression with Ultra-Low Bitrate0
The Synthetic Imputation Approach: Generating Optimal Synthetic Texts For Underrepresented Categories In Supervised Classification Tasks0
Memory-Augmented Dual-Decoder Networks for Multi-Class Unsupervised Anomaly Detection0
Grounding-MD: Grounded Video-language Pre-training for Open-World Moment Detection0
Efficient Implicit Neural Compression of Point Clouds via Learnable Activation in Latent Space0
HMPE:HeatMap Embedding for Efficient Transformer-Based Small Object Detection0
FocusNet: Transformer-enhanced Polyp Segmentation with Local and Pooling AttentionCode0
Why and How LLMs Hallucinate: Connecting the Dots with Subsequence AssociationsCode0
ESC-MVQ: End-to-End Semantic Communication With Multi-Codebook Vector Quantization0
PCDiff: Proactive Control for Ownership Protection in Diffusion Models with Watermark Compatibility0
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