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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
Deep Sparse Representation-based ClassificationCode0
Scale Aggregation Network for Accurate and Efficient Crowd CountingCode0
Knowing When to Look: Adaptive Attention via A Visual Sentinel for Image CaptioningCode0
ScaLES: Scalable Latent Exploration Score for Pre-Trained Generative NetworksCode0
KG-CRuSE: Recurrent Walks over Knowledge Graph for Explainable Conversation Reasoning using Semantic EmbeddingsCode0
Keyphrase Generation Beyond the Boundaries of Title and AbstractCode0
Knowledge Enhanced Model for Live Video Comment GenerationCode0
Design of Communication Systems using Deep Learning: A Variational Inference PerspectiveCode0
An Edge-Enhanced Hierarchical Graph-to-Tree Network for Math Word Problem SolvingCode0
Keeping Notes: Conditional Natural Language Generation with a Scratchpad MechanismCode0
Benign AutoencodersCode0
Key Fact as Pivot: A Two-Stage Model for Low Resource Table-to-Text GenerationCode0
Bengali Abstractive News Summarization(BANS): A Neural Attention ApproachCode0
Design Challenges in Named Entity TransliterationCode0
An easy zero-shot learning combination: Texture Sensitive Semantic Segmentation IceHrNet and Advanced Style Transfer Learning StrategyCode0
K-Buffers: A Plug-in Method for Enhancing Neural Fields with Multiple BuffersCode0
Learning Summary Statistics for Bayesian Inference with AutoencodersCode0
M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid NetworkCode0
Natural Adversarial Sentence Generation with Gradient-based PerturbationCode0
Jointly Learning to Align and Convert Graphemes to Phonemes with Neural Attention ModelsCode0
Depth self-supervision for single image novel view synthesisCode0
Joint Iris Segmentation and Localization Using Deep Multi-task Learning FrameworkCode0
Joint CTC-Attention based End-to-End Speech Recognition using Multi-task LearningCode0
Abstractive Multi-Document Summarization via Joint Learning with Single-Document SummarizationCode0
Joint Detection of Motion Boundaries and OcclusionsCode0
Fader Networks: Manipulating Images by Sliding AttributesCode0
Modeling Instance Interactions for Joint Information Extraction with Neural High-Order Conditional Random FieldCode0
Joint-Optimized Unsupervised Adversarial Domain Adaptation in Remote Sensing Segmentation with Prompted Foundation ModelCode0
Enhanced Encoder-Decoder Architecture for Accurate Monocular Depth EstimationCode0
J-Net: Randomly weighted U-Net for audio source separationCode0
DEPTH: Discourse Education through Pre-Training HierarchicallyCode0
Jasper: An End-to-End Convolutional Neural Acoustic ModelCode0
Depth Awakens: A Depth-perceptual Attention Fusion Network for RGB-D Camouflaged Object DetectionCode0
A Deep Adversarial Model for Suffix and Remaining Time Prediction of Event SequencesCode0
DeOccNet: Learning to See Through Foreground Occlusions in Light FieldsCode0
Joint Parsing and Generation for Abstractive SummarizationCode0
Benchmarking and optimizing organism wide single-cell RNA alignment methodsCode0
Fast Adaptive RNN Encoder-Decoder for Anomaly Detection in SMD Assembly MachineCode0
Is Neural Machine Translation Ready for Deployment? A Case Study on 30 Translation DirectionsCode0
Dense Transformer NetworksCode0
Multi Scale Identity-Preserving Image-to-Image Translation Network for Low-Resolution Face RecognitionCode0
Is an encoder within reach?Code0
Investigation of chemical structure recognition by encoder-decoder models in learning progressCode0
Densely Connected Pyramid Dehazing NetworkCode0
DenseLoRA: Dense Low-Rank Adaptation of Large Language ModelsCode0
FASTC: A Fast Attentional Framework for Semantic Traversability Classification Using Point CloudCode0
3D CoCa: Contrastive Learners are 3D CaptionersCode0
Investigating semantic subspaces of Transformer sentence embeddings through linear structural probingCode0
Dense Information Flow for Neural Machine TranslationCode0
Investigating the Emergent Audio Classification Ability of ASR Foundation ModelsCode0
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