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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
G3R: Generating Rich and Fine-grained mmWave Radar Data from 2D Videos for Generalized Gesture Recognition0
EV-MGRFlowNet: Motion-Guided Recurrent Network for Unsupervised Event-based Optical Flow with Hybrid Motion-Compensation Loss0
EVOLVE: Predicting User Evolution and Network Dynamics in Social Media Using Fine-Tuned GPT-like Model0
Efficient Sample-Specific Encoder Perturbations0
Robust outlier detection by de-biasing VAE likelihoods0
Efficient Reflectance Capture with a Deep Gated Mixture-of-Experts0
Cats: Complementary CNN and Transformer Encoders for Segmentation0
Answer-Me: Multi-Task Open-Vocabulary Visual Question Answering0
Toward Adaptive Large Language Models Structured Pruning via Hybrid-grained Weight Importance Assessment0
Examining the Emergence of Deductive Reasoning in Generative Language Models0
Examining the Mapping Functions of Denoising Autoencoders in Singing Voice Separation0
CodeRosetta: Pushing the Boundaries of Unsupervised Code Translation for Parallel Programming0
Efficient Predictive Coding of Intra Prediction Modes0
Execution-Guided Neural Program Synthesis0
Code-switching pre-training for neural machine translation0
Exemplar Encoder-Decoder for Neural Conversation Generation0
CATFL: Certificateless Authentication-based Trustworthy Federated Learning for 6G Semantic Communications0
EXIT: Extrapolation and Interpolation-based Neural Controlled Differential Equations for Time-series Classification and Forecasting0
Answering Subjective Induction Questions on Products by Summarizing Multi-sources Multi-viewpoints Knowledge0
Expanding the Prediction Capacity in Long Sequence Time-Series Forecasting0
Adversarial Domain Adaptation for Variational Neural Language Generation in Dialogue Systems0
Explainable AI for Robot Failures: Generating Explanations that Improve User Assistance in Fault Recovery0
Efficient Post-processing of Diffusion Tensor Cardiac Magnetic Imaging Using Texture-conserving Deformable Registration0
Efficient Object-centric Representation Learning with Pre-trained Geometric Prior0
Efficient Neural Compression with Inference-time Decoding0
Explainable Image Captioning using CNN- CNN architecture and Hierarchical Attention0
Category-level Object Detection, Pose Estimation and Reconstruction from Stereo Images0
Efficient Model Agnostic Approach for Implicit Neural Representation Based Arbitrary-Scale Image Super-Resolution0
Category-Agnostic 6D Pose Estimation with Conditional Neural Processes0
Cognition Guided Human-Object Relationship Detection0
Answer Generation through Unified Memories over Multiple Passages0
Explaining the Attention Mechanism of End-to-End Speech Recognition Using Decision Trees0
Explaining Toxic Text via Knowledge Enhanced Text Generation0
Explaining Toxic Text via Knowledge Enhanced Text Generation0
Efficient Medical Image Segmentation with Intermediate Supervision Mechanism0
A Robust Document Image Watermarking Scheme using Deep Neural Network0
Efficient Machine Translation with Model Pruning and Quantization0
Catalog Phrase Grounding (CPG): Grounding of Product Textual Attributes in Product Images for e-commerce Vision-Language Applications0
Answer-driven Deep Question Generation based on Reinforcement Learning0
Adversarial Defense based on Structure-to-Signal Autoencoders0
Efficiently Distilling LLMs for Edge Applications0
Explicit Relational Reasoning Network for Scene Text Detection0
CASS-NAT: CTC Alignment-based Single Step Non-autoregressive Transformer for Speech Recognition0
Efficient Long-Range Transformers: You Need to Attend More, but Not Necessarily at Every Layer0
CASS: Cross Adversarial Source Separation via Autoencoder0
FutureDepth: Learning to Predict the Future Improves Video Depth Estimation0
Efficient Long-Form Speech Recognition for General Speech In-Context Learning0
Efficient LLM inference solution on Intel GPU0
Exploiting Latent Properties to Optimize Neural Codecs0
CASP-Net: Rethinking Video Saliency Prediction From an Audio-Visual Consistency Perceptual Perspective0
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