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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
Improved Bengali Image Captioning via deep convolutional neural network based encoder-decoder modelCode0
Improved Neural Machine Translation with a Syntax-Aware Encoder and DecoderCode0
Improving CTC-based speech recognition via knowledge transferring from pre-trained language modelsCode0
Improving Sentence Embeddings with Automatic Generation of Training Data Using Few-shot ExamplesCode0
Implicit Feature Decoupling with Depthwise QuantizationCode0
Impact of representation matching with neural machine translationCode0
A Mixed Hierarchical Attention based Encoder-Decoder Approach for Standard Table SummarizationCode0
Deep Active Lesion SegmentationCode0
ImgAdaPoinTr: Improving Point Cloud Completion via Images and SegmentationCode0
Adaptively Clustering Neighbor Elements for Image-Text GenerationCode0
Imitation Learning with Limited Actions via Diffusion Planners and Deep Koopman ControllersCode0
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
Image Restoration Using Very Deep Convolutional Encoder-Decoder Networks with Symmetric Skip ConnectionsCode0
Decoupling Speaker-Independent Emotions for Voice Conversion Via Source-Filter NetworksCode0
A^2-Net: Learning Attribute-Aware Hash Codes for Large-Scale Fine-Grained Image RetrievalCode0
Image Inpainting with Learnable Bidirectional Attention MapsCode0
Implicit Inversion turns CLIP into a DecoderCode0
A Unified Query-based Paradigm for Camouflaged Instance SegmentationCode0
Image Compression with Encoder-Decoder Matched Semantic SegmentationCode0
Image Forgery Localization with State Space ModelsCode0
Image Captioning: Transforming Objects into WordsCode0
A Unified Multi-Scale Attention-Based Network for Automatic 3D Segmentation of Lung Parenchyma & Nodules In Thoracic CT ImagesCode0
Image Completion on CIFAR-10Code0
A Matrix Autoencoder Framework to Align the Functional and Structural Connectivity Manifolds as Guided by Behavioral PhenotypesCode0
Universal Rate-Distortion-Perception Representations for Lossy CompressionCode0
Im2Flow: Motion Hallucination from Static Images for Action RecognitionCode0
A Unified Hyper-GAN Model for Unpaired Multi-contrast MR Image TranslationCode0
Illumination Spectrum Estimation for Multispectral Images via Surface Reflectance Modeling and Spatial-Spectral Feature GenerationCode0
IIT (BHU) Varanasi at MSR-SRST 2018: A Language Model Based Approach for Natural Language GenerationCode0
I-Keyboard: Fully Imaginary Keyboard on Touch Devices Empowered by Deep Neural DecoderCode0
Decomposing Motion and Content for Natural Video Sequence PredictionCode0
Image Inpainting via Tractable Steering of Diffusion ModelsCode0
Generating Summaries with Topic Templates and Structured Convolutional DecodersCode0
A Unified Framework for Slot based Response Generation in a Multimodal Dialogue SystemCode0
Towards the Identifiability and Explainability for Personalized Learner Modeling: An Inductive ParadigmCode0
A Unified Framework for Generalizable Style Transfer: Style and Content SeparationCode0
Model Input-Output Configuration Search with Embedded Feature Selection for Sensor Time-series and Image ClassificationCode0
Cross-channel Communication NetworksCode0
Generating Wikipedia by Summarizing Long SequencesCode0
Unsupervised Controllable Text FormalizationCode0
Reconstructing Nonlinear Dynamical Systems from Multi-Modal Time SeriesCode0
IAE-Net: Integral Autoencoders for Discretization-Invariant LearningCode0
IBVC: Interpolation-driven B-frame Video CompressionCode0
Identifying Three-Dimensional Radiative Patterns Associated with Early Tropical Cyclone IntensificationCode0
Decoding a Neural Retriever's Latent Space for Query SuggestionCode0
A Mamba-based Network for Semi-supervised Singing Melody Extraction Using Confidence Binary RegularizationCode0
Decoder-tailored Polar Code Design Using the Genetic AlgorithmCode0
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