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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
Named Clinical Entity Recognition BenchmarkCode0
Efficient transformer with reinforced position embedding for language models0
Masked Autoencoder with Swin Transformer Network for Mitigating Electrode Shift in HD-EMG-based Gesture Recognition0
MECFormer: Multi-task Whole Slide Image Classification with Expert Consultation Network0
OD-Stega: LLM-Based Near-Imperceptible Steganography via Optimized Distributions0
DAMRO: Dive into the Attention Mechanism of LVLM to Reduce Object Hallucination0
Epsilon-VAE: Denoising as Visual Decoding0
Optimizing Medical Image Segmentation with Advanced Decoder DesignCode0
Error Correction Code Transformer: From Non-Unified to Unified0
How Language Models Prioritize Contextual Grammatical Cues?Code0
Key-Grid: Unsupervised 3D Keypoints Detection using Grid Heatmap Features0
Can Capacitive Touch Images Enhance Mobile Keyboard Decoding?Code0
HATFormer: Historic Handwritten Arabic Text Recognition with Transformers0
NestedMorph: Enhancing Deformable Medical Image Registration with Nested Attention MechanismsCode0
COMUNI: Decomposing Common and Unique Video Signals for Diffusion-based Video Generation0
ENTP: Encoder-only Next Token Prediction0
Efficient Streaming LLM for Speech Recognition0
On The Adaptation of Unlimiformer for Decoder-Only Transformers0
PerTok: Expressive Encoding and Modeling of Symbolic Musical Ideas and Variations0
A transformer-based deep reinforcement learning approach to spatial navigation in a partially observable Morris Water Maze0
Spherical Analysis of Learning Nonlinear Functionals0
End-to-End Speech Recognition with Pre-trained Masked Language Model0
STanH : Parametric Quantization for Variable Rate Learned Image Compression0
The Conformer Encoder May Reverse the Time Dimension0
Advancing Medical Radiograph Representation Learning: A Hybrid Pre-training Paradigm with Multilevel Semantic Granularity0
Investigating the Synergistic Effects of Dropout and Residual Connections on Language Model Training0
Restoring Super-High Resolution GPS Mobility Data0
TIMeSynC: Temporal Intent Modelling with Synchronized Context Encodings for Financial Service Applications0
Predictive Speech Recognition and End-of-Utterance Detection Towards Spoken Dialog Systems0
Universal Medical Image Representation Learning with Compositional Decoders0
Fully Aligned Network for Referring Image Segmentation0
NeuroMax: Enhancing Neural Topic Modeling via Maximizing Mutual Information and Group Topic Regularization0
Efficient Long-Form Speech Recognition for General Speech In-Context Learning0
Dual-Attention Frequency Fusion at Multi-Scale for Joint Segmentation and Deformable Medical Image Registration0
Fast Encoding and Decoding for Implicit Video Representation0
A TextGCN-Based Decoding Approach for Improving Remote Sensing Image Captioning0
Generative Retrieval Meets Multi-Graded Relevance0
Looking through the mind's eye via multimodal encoder-decoder networks0
Gradient-free Decoder Inversion in Latent Diffusion Models0
AM-MTEEG: Multi-task EEG classification based on impulsive associative memory0
Self-supervised Monocular Depth Estimation with Large Kernel Attention0
AgMTR: Agent Mining Transformer for Few-shot Segmentation in Remote SensingCode0
Unveiling the Role of Pretraining in Direct Speech Translation0
FlowMAC: Conditional Flow Matching for Audio Coding at Low Bit Rates0
LoopSR: Looping Sim-and-Real for Lifelong Policy Adaptation of Legged Robots0
Paraformer-v2: An improved non-autoregressive transformer for noise-robust speech recognition0
Explanation Bottleneck ModelsCode0
3D-JEPA: A Joint Embedding Predictive Architecture for 3D Self-Supervised Representation Learning0
Exploring VQ-VAE with Prosody Parameters for Speaker Anonymization0
dnaGrinder: a lightweight and high-capacity genomic foundation model0
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