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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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SC2: Towards Enhancing Content Preservation and Style Consistency in Long Text Style TransferCode0
Nacala-Roof-Material: Drone Imagery for Roof Detection, Classification, and Segmentation to Support Mosquito-borne Disease Risk Assessment0
FOOD: Facial Authentication and Out-of-Distribution Detection with Short-Range FMCW Radar0
Repurposing Language Models into Embedding Models: Finding the Compute-Optimal RecipeCode0
Polyp and Surgical Instrument Segmentation with Double Encoder-Decoder Networks0
Are Graphs and GCNs necessary for short-term metro ridership forecasting?Code0
MambaDepth: Enhancing Long-range Dependency for Self-Supervised Fine-Structured Monocular Depth Estimation0
Transformers need glasses! Information over-squashing in language tasks0
FILS: Self-Supervised Video Feature Prediction In Semantic Language Space0
MODABS: Multi-Objective Learning for Dynamic Aspect-Based Summarization0
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MagiNet: Mask-Aware Graph Imputation Network for Incomplete Traffic Data0
Joint Beam Search Integrating CTC, Attention, and Transducer Decoders0
Keyword-Guided Adaptation of Automatic Speech Recognition0
Discrete Multimodal Transformers with a Pretrained Large Language Model for Mixed-Supervision Speech Processing0
Short-term Inland Vessel Trajectory Prediction with Encoder-Decoder Models0
Towards Out-of-Distribution Detection in Vocoder Recognition via Latent Feature Reconstruction0
Nutrition Estimation for Dietary Management: A Transformer Approach with Depth Sensing0
S2-Track: A Simple yet Strong Approach for End-to-End 3D Multi-Object Tracking0
3D WholeBody Pose Estimation based on Semantic Graph Attention Network and Distance Information0
Progressive Inference: Explaining Decoder-Only Sequence Classification Models Using Intermediate Predictions0
Learning to Play Atari in a World of Tokens0
Sequence-to-Sequence Multi-Modal Speech In-Painting0
Patch-Based Encoder-Decoder Architecture for Automatic Transmitted Light to Fluorescence Imaging Transition: Contribution to the LightMyCells Challenge0
CCF: Cross Correcting Framework for Pedestrian Trajectory Prediction0
T2LM: Long-Term 3D Human Motion Generation from Multiple Sentences0
D-FaST: Cognitive Signal Decoding with Disentangled Frequency-Spatial-Temporal Attention0
Coded Computing for Resilient Distributed Computing: A Learning-Theoretic Framework0
HENASY: Learning to Assemble Scene-Entities for Egocentric Video-Language Model0
Textual Inversion and Self-supervised Refinement for Radiology Report Generation0
An iterated learning model of language change that mixes supervised and unsupervised learning0
ADEP: A Novel Approach Based on Discriminator-Enhanced Encoder-Decoder Architecture for Accurate Prediction of Adverse Effects in PolypharmacyCode0
Learning to Estimate System Specifications in Linear Temporal Logic using Transformers and Mamba0
An Attention-Based Multi-Context Convolutional Encoder-Decoder Neural Network for Work Zone Traffic Impact Prediction0
MALT: Multi-scale Action Learning Transformer for Online Action Detection0
Hardware-Efficient EMG Decoding for Next-Generation Hand Prostheses0
Understanding Encoder-Decoder Structures in Machine Learning Using Information Measures0
Soft Partitioning of Latent Space for Semantic Channel Equalization0
Stratified Avatar Generation from Sparse Observations0
Zipper: A Multi-Tower Decoder Architecture for Fusing Modalities0
Multi-Channel Multi-Step Spectrum Prediction Using Transformer and Stacked Bi-LSTM0
Multi-Modal Generative Embedding Model0
A random-key GRASP for combinatorial optimizationCode0
LLaMA-Reg: Using LLaMA 2 for Unsupervised Medical Image Registration0
MAGIC: Modular Auto-encoder for Generalisable Model Inversion with Bias CorrectionsCode0
Optimizing Foundation Model Inference on a Many-tiny-core Open-source RISC-V Platform0
MoNDE: Mixture of Near-Data Experts for Large-Scale Sparse Models0
Offline Regularised Reinforcement Learning for Large Language Models Alignment0
STAT: Shrinking Transformers After Training0
Implicitly Guided Design with PropEn: Match your Data to Follow the Gradient0
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