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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
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X^2-Gaussian: 4D Radiative Gaussian Splatting for Continuous-time Tomographic ReconstructionCode4
Enhancing Korean Dependency Parsing with Morphosyntactic Features0
Benchmarking and optimizing organism wide single-cell RNA alignment methodsCode0
Offline Reinforcement Learning with Discrete Diffusion Skills0
TerraTorch: The Geospatial Foundation Models ToolkitCode4
TC-GS: Tri-plane based compression for 3D Gaussian SplattingCode1
Semi-supervised Node Importance Estimation with Informative Distribution Modeling for Uncertainty RegularizationCode0
RP-SAM2: Refining Point Prompts for Stable Surgical Instrument SegmentationCode0
Taxonomy Inference for Tabular Data Using Large Language Models0
ChA-MAEViT: Unifying Channel-Aware Masked Autoencoders and Multi-Channel Vision Transformers for Improved Cross-Channel Learning0
SemEval-2025 Task 9: The Food Hazard Detection Challenge0
Reverse-Engineering the Retrieval Process in GenIR ModelsCode0
Iterative Decoder of Channel-polarized Multilevel Coding for Data Center Networks0
Your ViT is Secretly an Image Segmentation ModelCode4
3D Structural Phenotype of the Optic Nerve Head at the Intersection of Glaucoma and Myopia - A Key to Improving Glaucoma Diagnosis in Myopic Populations0
Enhancing Multi-Label Emotion Analysis and Corresponding Intensities for Ethiopian Languages0
Efficient and Accurate Scene Text Recognition with Cascaded-Transformers0
Breaking the Encoder Barrier for Seamless Video-Language Understanding0
Context-Enhanced Memory-Refined Transformer for Online Action DetectionCode1
Exploring Training and Inference Scaling Laws in Generative RetrievalCode0
GS-Marker: Generalizable and Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting0
M3Net: Multimodal Multi-task Learning for 3D Detection, Segmentation, and Occupancy Prediction in Autonomous DrivingCode1
PanoGS: Gaussian-based Panoptic Segmentation for 3D Open Vocabulary Scene Understanding0
Semi-supervised Semantic Segmentation with Multi-Constraint Consistency LearningCode0
Relation Extraction with Instance-Adapted Predicate DescriptionsCode0
Sentinel: Multi-Patch Transformer with Temporal and Channel Attention for Time Series Forecasting0
Should we pre-train a decoder in contrastive learning for dense prediction tasks?0
Geometry adaptive waveformer for cardio-vascular modeling0
Vision Transformer Based Semantic Communications for Next Generation Wireless Networks0
Optimal Neural Compressors for the Rate-Distortion-Perception Tradeoff0
MM-UNet: Meta Mamba UNet for Medical Image Segmentation0
Multi-Span Optical Power Spectrum Evolution Modeling using ML-based Multi-Decoder Attention Framework0
Gene42: Long-Range Genomic Foundation Model With Dense Attention0
Learning Linear Block Codes with Gradient Quantization0
Accurate Scene Text Recognition with Efficient Model Scaling and Cloze Self-Distillation0
SaMam: Style-aware State Space Model for Arbitrary Image Style TransferCode2
What can Off-the-Shelves Large Multi-Modal Models do for Dynamic Scene Graph Generation?0
Unleashing Vecset Diffusion Model for Fast Shape GenerationCode3
One-Shot Medical Video Object Segmentation via Temporal Contrastive Memory NetworksCode0
EgoDTM: Towards 3D-Aware Egocentric Video-Language PretrainingCode0
Value Profiles for Encoding Human Variation0
State Space Model Meets Transformer: A New Paradigm for 3D Object DetectionCode1
LED: LLM Enhanced Open-Vocabulary Object Detection without Human Curated Data GenerationCode0
Boosting Semi-Supervised Medical Image Segmentation via Masked Image Consistency and Discrepancy Learning0
AdaST: Dynamically Adapting Encoder States in the Decoder for End-to-End Speech-to-Text Translation0
Striving for Simplicity: Simple Yet Effective Prior-Aware Pseudo-Labeling for Semi-Supervised Ultrasound Image SegmentationCode0
A Revisit to the Decoder for Camouflaged Object Detection0
Advancing Chronic Tuberculosis Diagnostics Using Vision-Language Models: A Multi modal Framework for Precision Analysis0
Mixed-granularity Implicit Representation for Continuous Hyperspectral Compressive ReconstructionCode0
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