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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
AMOM: Adaptive Masking over Masking for Conditional Masked Language ModelCode0
Auto-Encoding Scene Graphs for Image CaptioningCode0
Improving Automatic Source Code Summarization via Deep Reinforcement LearningCode0
Deep Decoder: Concise Image Representations from Untrained Non-convolutional NetworksCode0
Improved Neural Protoform Reconstruction via Reflex PredictionCode0
Improved Variational Autoencoders for Text Modeling using Dilated ConvolutionsCode0
Improving Context Modelling in Multimodal Dialogue GenerationCode0
Translate and Label! An Encoder-Decoder Approach for Cross-lingual Semantic Role LabelingCode0
Improved Bengali Image Captioning via deep convolutional neural network based encoder-decoder modelCode0
Improved Abdominal Multi-Organ Segmentation via 3D Boundary-Constrained Deep Neural NetworksCode0
Deep convolutional encoder-decoder networks for uncertainty quantification of dynamic multiphase flow in heterogeneous mediaCode0
Improved Modeling of 3D Shapes with Multi-view Depth MapsCode0
Deep encoder-decoder hierarchical convolutional neural networks for conjugate heat transfer surrogate modelingCode0
Implicit Neural Representations of Molecular Vector-Valued FunctionsCode0
A 7K Parameter Model for Underwater Image Enhancement based on Transmission Map PriorCode0
Improved Neural Machine Translation with a Syntax-Aware Encoder and DecoderCode0
Improving CTC-based speech recognition via knowledge transferring from pre-trained language modelsCode0
Autoencoders and Probabilistic Inference with Missing Data: An Exact Solution for The Factor Analysis CaseCode0
Implicit Feature Decoupling with Depthwise QuantizationCode0
Autoencoders and Generative Adversarial Networks for Imbalanced Sequence ClassificationCode0
Deep CNN-based Multi-task Learning for Open-Set RecognitionCode0
ImgAdaPoinTr: Improving Point Cloud Completion via Images and SegmentationCode0
DeepCaps: Going Deeper with Capsule NetworksCode0
Imitation Learning with Limited Actions via Diffusion Planners and Deep Koopman ControllersCode0
Deep Blind Video Decaptioning by Temporal Aggregation and RecurrenceCode0
Impact of representation matching with neural machine translationCode0
DeepBinaryMask: Learning a Binary Mask for Video Compressive SensingCode0
Generalizable Task Representation Learning for Offline Meta-Reinforcement Learning with Data LimitationsCode0
Deep AutomodulatorsCode0
AMLNet: Adversarial Mutual Learning Neural Network for Non-AutoRegressive Multi-Horizon Time Series ForecastingCode0
AutoDispNet: Improving Disparity Estimation With AutoMLCode0
Deep Autoencoder-like Nonnegative Matrix Factorization for Community DetectionCode0
Image Inpainting with Learnable Bidirectional Attention MapsCode0
Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip ConnectionsCode0
A4-Unet: Deformable Multi-Scale Attention Network for Brain Tumor SegmentationCode0
Image Inpainting via Tractable Steering of Diffusion ModelsCode0
Implicit Inversion turns CLIP into a DecoderCode0
Improving Efficiency of Diffusion Models via Multi-Stage Framework and Tailored Multi-Decoder ArchitecturesCode0
Image Compression with Encoder-Decoder Matched Semantic SegmentationCode0
Image Captioning: Transforming Objects into WordsCode0
A Mixed Hierarchical Attention based Encoder-Decoder Approach for Standard Table SummarizationCode0
Image Completion on CIFAR-10Code0
Image Forgery Localization with State Space ModelsCode0
Deep Active Lesion SegmentationCode0
Im2Flow: Motion Hallucination from Static Images for Action RecognitionCode0
Adaptively Clustering Neighbor Elements for Image-Text GenerationCode0
AuralSAM2: Enabling SAM2 Hear Through Pyramid Audio-Visual Feature PromptingCode0
De-Diffusion Makes Text a Strong Cross-Modal InterfaceCode0
Adaptively Aligned Image Captioning via Adaptive Attention TimeCode0
A Unifying Framework of Attention-based Neural Load ForecastingCode0
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