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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
DSIC: Deep Stereo Image CompressionCode0
LEDNet: A Lightweight Encoder-Decoder Network for Real-Time Semantic SegmentationCode0
LED: LLM Enhanced Open-Vocabulary Object Detection without Human Curated Data GenerationCode0
DSFNet: Dual-GCN and Location-fused Self-attention with Weighted Fast Normalized Fusion for Polyps SegmentationCode0
Breaking the Attention BottleneckCode0
LOANet: A Lightweight Network Using Object Attention for Extracting Buildings and Roads from UAV Aerial Remote Sensing ImagesCode0
Adjustable Privacy using Autoencoder-based Learning StructureCode0
Learning to Compose Representations of Different Encoder Layers towards Improving Compositional GeneralizationCode0
Learning When to Concentrate or Divert Attention: Self-Adaptive Attention Temperature for Neural Machine TranslationCode0
Learn to Copy from the Copying History: Correlational Copy Network for Abstractive SummarizationCode0
Let Me DeCode You: Decoder Conditioning with Tabular DataCode0
Learning to Segment Breast Biopsy Whole Slide ImagesCode0
Learning to Use Future Information in Simultaneous TranslationCode0
Dreaming is All You NeedCode0
CEREBRUM: a fast and fully-volumetric Convolutional Encoder-decodeR for weakly-supervised sEgmentation of BRain strUctures from out-of-the-scanner MRICode0
Brain Tumor Segmentation using Enhanced U-Net Model with Empirical AnalysisCode0
Learning Transparent Object MattingCode0
Learning to Model the Relationship Between Brain Structural and Functional ConnectomesCode0
Learning to Reconstruct Crack Profiles for Eddy Current Nondestructive TestingCode0
Learning Uncertain Convolutional Features for Accurate Saliency DetectionCode0
Learning to Generate Long-term Future via Hierarchical PredictionCode0
Brain Tissue Segmentation Using NeuroNet With Different Pre-processing TechniquesCode0
DRAGNN: A Transition-based Framework for Dynamically Connected Neural NetworksCode0
Learning to Ask Questions in Open-domain Conversational Systems with Typed DecodersCode0
DPST: De Novo Peptide Sequencing with Amino-Acid-Aware TransformersCode0
Learning the Simplicity of Scattering AmplitudesCode0
Learning to Describe Phrases with Local and Global ContextsCode0
Learning to Identify High Betweenness Centrality Nodes from Scratch: A Novel Graph Neural Network ApproachCode0
Learning Universal Sentence Representations with Mean-Max Attention AutoencoderCode0
Let's Ask Again: Refine Network for Automatic Question GenerationCode0
Box-DETR: Understanding and Boxing Conditional Spatial QueriesCode0
Learning Speaker Embedding from Text-to-SpeechCode0
DPN: Detail-Preserving Network with High Resolution Representation for Efficient Segmentation of Retinal VesselsCode0
DP-MLM: Differentially Private Text Rewriting Using Masked Language ModelsCode0
DPD-fVAE: Synthetic Data Generation Using Federated Variational Autoencoders With Differentially-Private DecoderCode0
Boundary-Denoising for Video Activity LocalizationCode0
DPDETR: Decoupled Position Detection Transformer for Infrared-Visible Object DetectionCode0
A Bayesian Gaussian Process-Based Latent Discriminative Generative Decoder (LDGD) Model for High-Dimensional DataCode0
Learning Summary Statistics for Bayesian Inference with AutoencodersCode0
Do We Need an Encoder-Decoder to Model Dynamical Systems on Networks?Code0
Learning Semantic Sentence Embeddings using Sequential Pair-wise DiscriminatorCode0
Learning Regularity in Skeleton Trajectories for Anomaly Detection in VideosCode0
BottleNet++: An End-to-End Approach for Feature Compression in Device-Edge Co-Inference SystemsCode0
Learning Pyramid-Context Encoder Network for High-Quality Image InpaintingCode0
Learning Semantic Sentence Embeddings using Sequential Pair-wise DiscriminatorCode0
Learning Neural Templates for Text GenerationCode0
Learning Non-Lambertian Object Intrinsics across ShapeNet CategoriesCode0
Multi-Teacher Knowledge Distillation For Text Image Machine TranslationCode0
Do Text-to-Text Multi-Task Learners Suffer from Task Conflict?Code0
Accelerating Neural Transformer via an Average Attention NetworkCode0
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