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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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TD-MPC2: Scalable, Robust World Models for Continuous ControlCode2
Metrically Scaled Monocular Depth Estimation through Sparse Priors for Underwater RobotsCode1
Joint Distributional Learning via Cramer-Wold Distance0
GenKIE: Robust Generative Multimodal Document Key Information ExtractionCode1
G-CASCADE: Efficient Cascaded Graph Convolutional Decoding for 2D Medical Image SegmentationCode1
CONTRASTE: Supervised Contrastive Pre-training With Aspect-based Prompts For Aspect Sentiment Triplet ExtractionCode1
SteloCoder: a Decoder-Only LLM for Multi-Language to Python Code TranslationCode1
tagE: Enabling an Embodied Agent to Understand Human InstructionsCode0
Integrating Language Models into Direct Speech Translation: An Inference-Time Solution to Control Gender Inflection0
LDPC Decoding with Degree-Specific Neural Message Weights and RCQ Decoding0
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Decoupled DETR: Spatially Disentangling Localization and Classification for Improved End-to-End Object Detection0
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Automatic Aorta Segmentation with Heavily Augmented, High-Resolution 3-D ResUNet: Contribution to the SEG.A ChallengeCode0
Rethinking Tokenizer and Decoder in Masked Graph Modeling for MoleculesCode1
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Generative Pre-trained Transformer for Vietnamese Community-based COVID-19 Question Answering0
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Strong and Efficient Baselines for Open Domain Conversational Question Answering0
Predicting Accurate Lagrangian Multipliers for Mixed Integer Linear ProgramsCode0
Sentiment analysis with adaptive multi-head attention in Transformer0
Improving Seq2Seq Grammatical Error Correction via Decoding InterventionsCode1
VQ-NeRF: Vector Quantization Enhances Implicit Neural Representations0
Non-autoregressive Streaming Transformer for Simultaneous TranslationCode1
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MaRU: A Manga Retrieval and Understanding System Connecting Vision and Language0
Conversational Speech Recognition by Learning Audio-textual Cross-modal Contextual Representation0
MFCC-GAN Codec: A New AI-based Audio Coding0
Separating multiscale Battery dynamics and predicting multi-step ahead voltage simultaneously through a data-driven approach0
High-Quality 3D Face Reconstruction with Affine Convolutional Networks0
Merging Generated and Retrieved Knowledge for Open-Domain QACode1
Composer Style-specific Symbolic Music Generation Using Vector Quantized Discrete Diffusion ModelsCode1
FABULA: Intelligence Report Generation Using Retrieval-Augmented Narrative Construction0
Inter-Scale Dependency Modeling for Skin Lesion Segmentation with Transformer-based Networks0
Skin Lesion Segmentation Improved by Transformer-based Networks with Inter-scale Dependency ModelingCode0
Optimizing Retrieval-augmented Reader Models via Token EliminationCode0
Bridging the Gap between Synthetic and Authentic Images for Multimodal Machine TranslationCode0
Learning with Unmasked Tokens Drives Stronger Vision LearnersCode1
Conditional Generative Modeling for Images, 3D Animations, and Video0
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Efficient Long-Range Transformers: You Need to Attend More, but Not Necessarily at Every Layer0
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ExtSwap: Leveraging Extended Latent Mapper for Generating High Quality Face SwappingCode1
2D-3D Interlaced Transformer for Point Cloud Segmentation with Scene-Level Supervision0
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