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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
Causal Self-supervised Pretrained Frontend with Predictive Code for Speech Separation0
Error Correction Code Transformer: From Non-Unified to Unified0
Efficient Transformer-based Decoder for Varshamov-Tenengolts Codes0
ESALE: Enhancing Code-Summary Alignment Learning for Source Code Summarization0
Efficient Training of Multi-task Combinarotial Neural Solver with Multi-armed Bandits0
ESDMR-Net: A Lightweight Network With Expand-Squeeze and Dual Multiscale Residual Connections for Medical Image Segmentation0
AntLM: Bridging Causal and Masked Language Models0
Regularization Advantages of Multilingual Neural Language Models for Low Resource Domains0
ESPnet-ST IWSLT 2021 Offline Speech Translation System0
CMU's IWSLT 2024 Simultaneous Speech Translation System0
Efficient Training for Visual Tracking with Deformable Transformer0
Efficient Summarization with Read-Again and Copy Mechanism0
Adversarial Domain Adaptation Using Artificial Titles for Abstractive Title Generation0
Estimating Extreme 3D Image Rotations using Cascaded Attention0
Efficient Structurally-Strengthened Generative Adversarial Network for MRI Reconstruction0
Estimating the HEVC Decoding Energy Using the Decoder Processing Time0
Estimation of 2D Velocity Model using Acoustic Signals and Convolutional Neural Networks0
CNN-based automatic segmentation of Lumen & Media boundaries in IVUS images using closed polygonal chains0
Efficient Streaming LLM for Speech Recognition0
A Classification Supervised Auto-Encoder Based on Predefined Evenly-Distributed Class Centroids0
EUIS-Net: A Convolutional Neural Network for Efficient Ultrasound Image Segmentation0
EU-Nets: Enhanced, Explainable and Parsimonious U-Nets0
Efficient Sequence Training of Attention Models using Approximative Recombination0
Epsilon-VAE: Denoising as Visual Decoding0
Evaluating for Diversity in Question Generation over Text0
Evaluating LLMs on Entity Disambiguation in Tables0
CO2Sum:Contrastive Learning for Factual-Consistent Abstractive Summarization0
Evaluating the Capabilities of Large Language Models for Multi-label Emotion Understanding0
Evaluating the Impact of Model Scale for Compositional Generalization in Semantic Parsing0
Evaluating the Supervised and Zero-shot Performance of Multi-lingual Translation Models0
Efficient Semantic Segmentation using Gradual Grouping0
Causal Discovery with Reinforcement Learning0
Road Segmentation with Image-LiDAR Data Fusion0
FS-Net: Full Scale Network and Adaptive Threshold for Improving Extraction of Micro-Retinal Vessel Structures0
Efficient Sample-Specific Encoder Perturbations0
Robust outlier detection by de-biasing VAE likelihoods0
Efficient Reflectance Capture with a Deep Gated Mixture-of-Experts0
Evaluation of Transfer Learning for Polish with a Text-to-Text Model0
EVC-MF: End-to-end Video Captioning Network with Multi-scale Features0
EVC: Towards Real-Time Neural Image Compression with Mask Decay0
Event2Mind: Commonsense Inference on Events, Intents, and Reactions0
Event-based Monocular Dense Depth Estimation with Recurrent Transformers0
Cats: Complementary CNN and Transformer Encoders for Segmentation0
A review of on-device fully neural end-to-end automatic speech recognition algorithms0
Event-guided Low-light Video Semantic Segmentation0
Answer-Me: Multi-Task Open-Vocabulary Visual Question Answering0
Toward Adaptive Large Language Models Structured Pruning via Hybrid-grained Weight Importance Assessment0
Efficient Predictive Coding of Intra Prediction Modes0
CATFL: Certificateless Authentication-based Trustworthy Federated Learning for 6G Semantic Communications0
Answering Subjective Induction Questions on Products by Summarizing Multi-sources Multi-viewpoints Knowledge0
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