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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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Generating Chinese Classical Poems with RNN Encoder-Decoder0
CANet: Curved Guide Line Network with Adaptive Decoder for Lane Detection0
Generating Multiple 4D Expression Transitions by Learning Face Landmark Trajectories0
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One Size Does Not Fit All: Generating and Evaluating Variable Number of Keyphrases0
Generating Diverse Translation by Manipulating Multi-Head Attention0
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Generating Full Length Wikipedia Biographies: The Impact of Gender Bias on the Retrieval-Based Generation of Women Biographies0
Generating High Fidelity Images with Subscale Pixel Networks and Multidimensional Upscaling0
Generating High-Quality and Informative Conversation Responses with Sequence-to-Sequence Models0
Host Load Prediction with Bi-directional Long Short-Term Memory in Cloud Computing0
Generating Informative Dialogue Responses with Keywords-Guided Networks0
Echo State Neural Machine Translation0
Generating Logical Forms from Graph Representations of Text and Entities0
Advancing Acoustic-to-Word CTC Model0
EasyNet: An Easy Network for 3D Industrial Anomaly Detection0
Generating Mammography Reports from Multi-view Mammograms with BERT0
A Hierarchical Decoder with Three-level Hierarchical Attention to Generate Abstractive Summaries of Interleaved Texts0
Generating Multi-Sentence Abstractive Summaries of Interleaved Texts0
Generating Natural Answers by Incorporating Copying and Retrieving Mechanisms in Sequence-to-Sequence Learning0
Easy and Efficient Transformer: Scalable Inference Solution For Large NLP Model0
Generating Nontrivial Melodies for Music as a Service0
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Easy3D: A Simple Yet Effective Method for 3D Interactive Segmentation0
Can A Neural Network Hear the Shape of A Drum?0
EASE-DETR: Easing the Competition among Object Queries0
EAR-U-Net: EfficientNet and attention-based residual U-Net for automatic liver segmentation in CT0
Cross-Attention Based Influence Model for Manual and Nonmanual Sign Language Analysis0
Camouflage is all you need: Evaluating and Enhancing Language Model Robustness Against Camouflage Adversarial Attacks0
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Generating Thematic Chinese Poetry using Conditional Variational Autoencoders with Hybrid Decoders0
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Generationary or ``How We Went beyond Word Sense Inventories and Learned to Gloss''0
Generation Constraint Scaling Can Mitigate Hallucination0
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EAN-MapNet: Efficient Vectorized HD Map Construction with Anchor Neighborhoods0
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