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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
Explicit and data-Efficient Encoding via Gradient FlowCode0
Multi-scale Feature Enhancement in Multi-task Learning for Medical Image Analysis0
DeepFGS: Fine-Grained Scalable Coding for Learned Image Compression0
MoTe: Learning Motion-Text Diffusion Model for Multiple Generation Tasks0
JetFormer: An Autoregressive Generative Model of Raw Images and Text0
Integrating Functionalities To A System Via Autoencoder Hippocampus Network0
Rephrasing Electronic Health Records for Pretraining Clinical Language Models0
Locally-Focused Face Representation for Sketch-to-Image Generation Using Noise-Induced Refinement0
Boundary-Decoder network for inverse prediction of capacitor electrostatic analysis0
Neural Window Decoder for SC-LDPC Codes0
Active Data Curation Effectively Distills Large-Scale Multimodal Models0
SmileSplat: Generalizable Gaussian Splats for Unconstrained Sparse Images0
OPCap:Object-aware Prompting Captioning0
Retrofitting Large Language Models with Dynamic Tokenization0
Pan-protein Design Learning Enables Task-adaptive Generalization for Low-resource Enzyme Design0
Visatronic: A Multimodal Decoder-Only Model for Speech Synthesis0
TAFM-Net: A Novel Approach to Skin Lesion Segmentation Using Transformer Attention and Focal Modulation0
ReC-TTT: Contrastive Feature Reconstruction for Test-Time TrainingCode0
ScribbleLight: Single Image Indoor Relighting with Scribbles0
SCASeg: Strip Cross-Attention for Efficient Semantic Segmentation0
Mixed Degradation Image Restoration via Local Dynamic Optimization and Conditional Embedding0
Goal-oriented Semantic Communications for Metaverse Construction via Generative AI and Optimal Transport0
DeDe: Detecting Backdoor Samples for SSL Encoders via Decoders0
U-WNO:U-Net-enhanced Wavelet Neural Operator for fetal head segmentation0
SVTRv2: CTC Beats Encoder-Decoder Models in Scene Text Recognition0
PR-MIM: Delving Deeper into Partial Reconstruction in Masked Image Modeling0
Development of Pre-Trained Transformer-based Models for the Nepali Language0
Machine-agnostic Automated Lumbar MRI Segmentation using a Cascaded Model Based on Generative Neurons0
Improving Next Tokens via Second-Last Predictions with Generate and Refine0
Semi-supervised Single-view 3D Reconstruction via Multi Shape Prior Fusion Strategy and Self-AttentionCode0
Omni-IML: Towards Unified Image Manipulation Localization0
Effective SAM Combination for Open-Vocabulary Semantic Segmentation0
VQalAttent: a Transparent Speech Generation Pipeline based on Transformer-learned VQ-VAE Latent Space0
Panther: Illuminate the Sight of Multimodal LLMs with Instruction-Guided Visual Prompts0
Decoupled Sparse Priors Guided Diffusion Compression Model for Point Clouds0
MERLOT: A Distilled LLM-based Mixture-of-Experts Framework for Scalable Encrypted Traffic Classification0
A Resource Efficient Fusion Network for Object Detection in Bird's-Eye View using Camera and Raw Radar DataCode0
ORID: Organ-Regional Information Driven Framework for Radiology Report Generation0
Extending Video Masked Autoencoders to 128 frames0
SynEHRgy: Synthesizing Mixed-Type Structured Electronic Health Records using Decoder-Only Transformers0
Geometric Algebra Planes: Convex Implicit Neural Volumes0
Robust Deep Joint Source-Channel Coding Enabled Distributed Image Transmission with Imperfect Channel State Information0
Continuous K-space Recovery Network with Image Guidance for Fast MRI Reconstruction0
LiTformer: Efficient Modeling and Analysis of High-Speed Link Transmitters Using Non-Autoregressive Transformer0
DeforHMR: Vision Transformer with Deformable Cross-Attention for 3D Human Mesh Recovery0
Direct and Explicit 3D Generation from a Single Image0
LLäMmlein: Compact and Competitive German-Only Language Models from Scratch0
Map-Free Trajectory Prediction with Map Distillation and Hierarchical Encoding0
Towards a framework on tabular synthetic data generation: a minimalist approach: theory, use cases, and limitations0
EVT: Efficient View Transformation for Multi-Modal 3D Object Detection0
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