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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
Helping Hands: An Object-Aware Ego-Centric Video Recognition ModelCode1
Method for Generating Synthetic Data Combining Chest Radiography Images with Tabular Clinical Information Using Dual Generative Models0
When Deep Learning Meets Multi-Task Learning in SAR ATR: Simultaneous Target Recognition and Segmentation0
Group Pose: A Simple Baseline for End-to-End Multi-person Pose EstimationCode1
DiffSED: Sound Event Detection with Denoising Diffusion0
A Unified Query-based Paradigm for Camouflaged Instance SegmentationCode0
Generating Faithful Text From a Knowledge Graph with Noisy Reference Text0
Fusion-GRU: A Deep Learning Model for Future Bounding Box Prediction of Traffic Agents in Risky Driving Videos0
Semantic Communications with Explicit Semantic Base for Image Transmission0
DatasetDM: Synthesizing Data with Perception Annotations Using Diffusion ModelsCode2
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Spatial-information Guided Adaptive Context-aware Network for Efficient RGB-D Semantic SegmentationCode0
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Neural Progressive Meshes0
HGDNet: A Height-Hierarchy Guided Dual-Decoder Network for Single View Building Extraction and Height Estimation0
Exploring Linguistic Similarity and Zero-Shot Learning for Multilingual Translation of Dravidian Languages0
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Towards General and Fast Video Derain via Knowledge Distillation0
SegDA: Maximum Separable Segment Mask with Pseudo Labels for Domain Adaptive Semantic Segmentation0
Discrepancy-based Active Learning for Weakly Supervised Bleeding Segmentation in Wireless Capsule Endoscopy Images0
Transmission and Color-guided Network for Underwater Image Enhancement0
VAST: Vivify Your Talking Avatar via Zero-Shot Expressive Facial Style Transfer0
Semantic Communications for Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) Toward Effective Content Creation0
Kairos: Practical Intrusion Detection and Investigation using Whole-system ProvenanceCode1
FocalFormer3D : Focusing on Hard Instance for 3D Object DetectionCode2
MT-IceNet -- A Spatial and Multi-Temporal Deep Learning Model for Arctic Sea Ice ForecastingCode1
V-DETR: DETR with Vertex Relative Position Encoding for 3D Object DetectionCode1
AFN: Adaptive Fusion Normalization via an Encoder-Decoder FrameworkCode1
DSformer: A Double Sampling Transformer for Multivariate Time Series Long-term Prediction0
Exploring Different Time-series-Transformer (TST) Architectures: A Case Study in Battery Life Prediction for Electric Vehicles (EVs)0
ECT: Fine-grained Edge Detection with Learned Cause TokensCode1
Deep Image Harmonization in Dual Color SpacesCode1
A Review of Change of Variable Formulas for Generative Modeling0
T-UNet: Triplet UNet for Change Detection in High-Resolution Remote Sensing ImagesCode1
You talk what you read: Understanding News Comment Behavior by Dispositional and Situational Attribution0
DETR Doesn't Need Multi-Scale or Locality DesignCode2
Job Shop Scheduling via Deep Reinforcement Learning: a Sequence to Sequence approachCode1
Textless Unit-to-Unit training for Many-to-Many Multilingual Speech-to-Speech TranslationCode1
SALTTS: Leveraging Self-Supervised Speech Representations for improved Text-to-Speech Synthesis0
Careful Whisper -- leveraging advances in automatic speech recognition for robust and interpretable aphasia subtype classification0
Explainable Deep Learning for Tumor Dynamic Modeling and Overall Survival Prediction using Neural-ODECode1
Feature-aware conditional GAN for category text generation0
Decomposing and Coupling Saliency Map for Lesion Segmentation in Ultrasound Images0
Latent-Shift: Gradient of Entropy Helps Neural Codecs0
PressureTransferNet: Human Attribute Guided Dynamic Ground Pressure Profile Transfer using 3D simulated Pressure Maps0
Conditioning Generative Latent Optimization for Sparse-View CT Image Reconstruction0
Visual Captioning at Will: Describing Images and Videos Guided by a Few Stylized Sentences0
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