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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
Investigation of chemical structure recognition by encoder-decoder models in learning progressCode0
Context-adaptive neural network based prediction for image compressionCode0
Assessing incrementality in sequence-to-sequence modelsCode0
Investigating the Emergent Audio Classification Ability of ASR Foundation ModelsCode0
Investigating semantic subspaces of Transformer sentence embeddings through linear structural probingCode0
Investigating the translation capabilities of Large Language Models trained on parallel data onlyCode0
Deep Video InpaintingCode0
Bangla Image Caption Generation through CNN-Transformer based Encoder-Decoder NetworkCode0
Investigating Linguistic Pattern Ordering in Hierarchical Natural Language GenerationCode0
SODAWideNet -- Salient Object Detection with an Attention augmented Wide Encoder Decoder network without ImageNet pre-trainingCode0
Deep Variational Clustering Framework for Self-labeling of Large-scale Medical ImagesCode0
3D-Aware Scene Manipulation via Inverse GraphicsCode0
InversionView: A General-Purpose Method for Reading Information from Neural ActivationsCode0
DeepTurbo: Deep Turbo DecoderCode0
Fine-Grained Trajectory-based Travel Time Estimation for Multi-city Scenarios Based on Deep Meta-LearningCode0
Context-Aware Cross-Attention for Non-Autoregressive TranslationCode0
Introduction to Sequence Modeling with TransformersCode0
Inter-Rater Uncertainty Quantification in Medical Image Segmentation via Rater-Specific Bayesian Neural NetworksCode0
InVAErt networks: a data-driven framework for model synthesis and identifiability analysisCode0
Invertible generative models for inverse problems: mitigating representation error and dataset biasCode0
IPAD: Iterative, Parallel, and Diffusion-based Network for Scene Text RecognitionCode0
J-Net: Randomly weighted U-Net for audio source separationCode0
Bag of Tricks for Optimizing Transformer EfficiencyCode0
Context-Aware Prediction of Derivational Word-formsCode0
Deep Subspace Clustering NetworksCode0
A BiRGAT Model for Multi-intent Spoken Language Understanding with Hierarchical Semantic FramesCode0
Inter-Domain Alignment for Predicting High-Resolution Brain Networks Using Teacher-Student LearningCode0
BAE-NET: Branched Autoencoder for Shape Co-SegmentationCode0
FissionVAE: Federated Non-IID Image Generation with Latent Space and Decoder DecompositionCode0
A Stable and Effective Learning Strategy for Trainable Greedy DecodingCode0
DeepSpeed-MoE: Advancing Mixture-of-Experts Inference and Training to Power Next-Generation AI ScaleCode0
Identifying Query-Relevant Neurons in Large Language Models for Long-Form TextsCode0
BACS: Background Aware Continual Semantic SegmentationCode0
Deep Sequence Learning with Auxiliary Information for Traffic PredictionCode0
Deep Semantic Manipulation of Facial VideosCode0
Interactive Image Inpainting Using Semantic GuidanceCode0
Interpretability for Morphological Inflection: from Character-level Predictions to Subword-level RulesCode0
DeepSEED: 3D Squeeze-and-Excitation Encoder-Decoder Convolutional Neural Networks for Pulmonary Nodule DetectionCode0
Deep residual inception encoder-decoder network for amyloid PET harmonizationCode0
Instance Segmentation as Image Segmentation AnnotationCode0
Deep residual inception encoder–decoder network for medical imaging synthesisCode0
Infusing Sequential Information into Conditional Masked Translation Model with Self-Review MechanismCode0
Informative Visual Storytelling with Cross-modal RulesCode0
Deep Recurrent Generative Decoder for Abstractive Text SummarizationCode0
Infrared and Visible Image Fusion via Interactive Compensatory Attention Adversarial LearningCode0
Indirectly Parameterized Concrete AutoencodersCode0
AVT: Unsupervised Learning of Transformation Equivariant Representations by Autoencoding Variational TransformationsCode0
Indices Matter: Learning to Index for Deep Image MattingCode0
Infrared Small UAV Target Detection Based on Depthwise Separable Residual Dense Network and Multiscale Feature FusionCode0
InstructAny2Pix: Flexible Visual Editing via Multimodal Instruction FollowingCode0
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