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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
cTBLS: Augmenting Large Language Models with Conversational TablesCode0
GeoMIM: Towards Better 3D Knowledge Transfer via Masked Image Modeling for Multi-view 3D UnderstandingCode1
EmoTalk: Speech-Driven Emotional Disentanglement for 3D Face AnimationCode2
Picture that Sketch: Photorealistic Image Generation from Abstract Sketches0
M^2SNet: Multi-scale in Multi-scale Subtraction Network for Medical Image SegmentationCode2
Bimodal SegNet: Instance Segmentation Fusing Events and RGB Frames for Robotic GraspingCode0
CTRAN: CNN-Transformer-based Network for Natural Language UnderstandingCode1
Uncertainty Driven Bottleneck Attention U-net for Organ at Risk SegmentationCode0
Label Name is Mantra: Unifying Point Cloud Segmentation across Heterogeneous Datasets0
Edge-aware Plug-and-play Scheme for Semantic Segmentation0
Towards Diverse Binary Segmentation via A Simple yet General Gated NetworkCode2
Dynamic Graph Enhanced Contrastive Learning for Chest X-ray Report GenerationCode1
Just Noticeable Visual Redundancy Forecasting: A Deep Multimodal-driven Approach0
Social Occlusion Inference with Vectorized Representation for Autonomous Driving0
Lung segmentation with NASNet-Large-Decoder NetCode0
Video Action Recognition with Attentive Semantic Units0
Uncertainty-informed Mutual Learning for Joint Medical Image Classification and SegmentationCode1
MedNeXt: Transformer-driven Scaling of ConvNets for Medical Image SegmentationCode2
GlueGen: Plug and Play Multi-modal Encoders for X-to-image GenerationCode1
Posterior Estimation Using Deep Learning: A Simulation Study of Compartmental Modeling in Dynamic PET0
PersonalTailor: Personalizing 2D Pattern Design from 3D Garment Point Clouds0
Exploiting Semantic Attributes for Transductive Zero-Shot LearningCode0
PSVT: End-to-End Multi-person 3D Pose and Shape Estimation with Progressive Video Transformers0
A Generative Model for Digital Camera Noise Synthesis0
End-to-End Learning-Based Wireless Image Recognition Using the PyramidNet in Edge Intelligence0
TriAAN-VC: Triple Adaptive Attention Normalization for Any-to-Any Voice ConversionCode1
InCrowdFormer: On-Ground Pedestrian World Model From Egocentric Views0
Knowledge Transfer for Pseudo-code Generation from Low Resource Programming Language0
VDDT: Improving Vessel Detection with Deformable Transfomer0
Large-scale End-of-Life Prediction of Hard Disks in Distributed Datacenters0
FastInst: A Simple Query-Based Model for Real-Time Instance SegmentationCode2
An End-to-End Multi-Task Learning Model for Image-based Table RecognitionCode1
High-level Feature Guided Decoding for Semantic Segmentation0
Rotation-Invariant Transformer for Point Cloud MatchingCode1
Rethinking Image-based Table Recognition Using Weakly Supervised MethodsCode1
PiMAE: Point Cloud and Image Interactive Masked Autoencoders for 3D Object DetectionCode1
X-ReCoSa: Multi-Scale Context Aggregation For Multi-Turn Dialogue Generation0
Towards Real-Time Single-Channel Speech Separation in Noisy and Reverberant Environments0
TransNetR: Transformer-based Residual Network for Polyp Segmentation with Multi-Center Out-of-Distribution TestingCode1
AMOM: Adaptive Masking over Masking for Conditional Masked Language ModelCode0
OSIS: Efficient One-stage Network for 3D Instance Segmentation0
Neural Diarization with Non-autoregressive Intermediate Attractors0
A Test Statistic Estimation-based Approach for Establishing Self-interpretable CNN-based Binary Classifiers0
Improving Table Structure Recognition with Visual-Alignment Sequential Coordinate Modeling0
Mirror U-Net: Marrying Multimodal Fission with Multi-task Learning for Semantic Segmentation in Medical Imaging0
MP-Former: Mask-Piloted Transformer for Image SegmentationCode1
Spatial Attention and Syntax Rule Enhanced Tree Decoder for Offine Handwritten Mathematical Expression Recognition0
SAR-UNet: Small Attention Residual UNet for Explainable Nowcasting TasksCode1
Compressed Heterogeneous Graph for Abstractive Multi-Document SummarizationCode0
Relating EEG recordings to speech using envelope tracking and the speech-FFR0
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