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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
Latent Diffusion for Language GenerationCode1
StyleFlow: Disentangle Latent Representations via Normalizing Flow for Unsupervised Text Style Transfer0
Information Bottleneck-Inspired Type Based Multiple Access for Remote Estimation in IoT Systems0
Multilingual Sequence-to-Sequence Models for Hebrew NLP0
Optimal Transport for Unsupervised Hallucination Detection in Neural Machine TranslationCode0
Mu^2SLAM: Multitask, Multilingual Speech and Language Models0
Focal-UNet: UNet-like Focal Modulation for Medical Image SegmentationCode1
SrTR: Self-reasoning Transformer with Visual-linguistic Knowledge for Scene Graph Generation0
Interactive Cartoonization with Controllable Perceptual Factors0
Task-Oriented Communications for NextG: End-to-End Deep Learning and AI Security Aspects0
Hidden State Approximation in Recurrent Neural Networks Using Continuous Particle Filtering0
Personalized Federated Recommender Systems with Private and Partially Federated AutoEncoders0
Modeling Instance Interactions for Joint Information Extraction with Neural High-Order Conditional Random FieldCode0
Improving Cross-task Generalization of Unified Table-to-text Models with Compositional Task Configurations0
JFP: Joint Future Prediction with Interactive Multi-Agent Modeling for Autonomous Driving0
Learning-Based Reconstruction of FRI SignalsCode0
Enhancing Multi-modal and Multi-hop Question Answering via Structured Knowledge and Unified Retrieval-GenerationCode1
LOANet: A Lightweight Network Using Object Attention for Extracting Buildings and Roads from UAV Aerial Remote Sensing ImagesCode0
Decoder Tuning: Efficient Language Understanding as DecodingCode4
Attention as a Guide for Simultaneous Speech TranslationCode0
FiDO: Fusion-in-Decoder optimized for stronger performance and faster inference0
MASTER: Multi-task Pre-trained Bottlenecked Masked Autoencoders are Better Dense Retrievers0
Efficient Long Sequence Modeling via State Space Augmented TransformerCode1
DUIDD: Deep-Unfolded Interleaved Detection and Decoding for MIMO Wireless SystemsCode1
Temporal Saliency Detection Towards Explainable Transformer-based Timeseries ForecastingCode1
UnitY: Two-pass Direct Speech-to-speech Translation with Discrete Units0
Two-stage Contextual Transformer-based Convolutional Neural Network for Airway Extraction from CT ImagesCode1
Enhancing Indic Handwritten Text Recognition Using Global Semantic InformationCode1
ExReg: Wide-range Photo Exposure Correction via a Multi-dimensional Regressor with Attention0
Efficient Self-supervised Learning with Contextualized Target Representations for Vision, Speech and LanguageCode1
MAELi: Masked Autoencoder for Large-Scale LiDAR Point Clouds0
Domain Generalization by Learning and Removing Domain-specific FeaturesCode1
BKinD-3D: Self-Supervised 3D Keypoint Discovery from Multi-View VideosCode1
Traffic Flow Prediction via Variational Bayesian Inference-based Encoder-Decoder Framework0
TencentPretrain: A Scalable and Flexible Toolkit for Pre-training Models of Different ModalitiesCode4
InferEM: Inferring the Speaker's Intention for Empathetic Dialogue Generation0
Do Text-to-Text Multi-Task Learners Suffer from Task Conflict?Code0
GPViT: A High Resolution Non-Hierarchical Vision Transformer with Group PropagationCode1
Towards deep generation of guided wave representations for composite materialsCode0
Learning 3D Representations from 2D Pre-trained Models via Image-to-Point Masked AutoencodersCode2
Quick and Reliable LoRa Physical-layer Data Aggregation through Multi-Packet Reception0
ROAD: Learning an Implicit Recursive Octree Auto-Decoder to Efficiently Encode 3D Shapes0
Neural Assets: Volumetric Object Capture and Rendering for Interactive Environments0
MegaCRN: Meta-Graph Convolutional Recurrent Network for Spatio-Temporal ModelingCode1
MAViC: Multimodal Active Learning for Video Captioning0
CamoFormer: Masked Separable Attention for Camouflaged Object DetectionCode1
Neural Controller Synthesis for Signal Temporal Logic Specifications Using Encoder-Decoder Structured Networks0
TRBLLmaker -- Transformer Reads Between Lyrics Lines maker0
4K-NeRF: High Fidelity Neural Radiance Fields at Ultra High ResolutionsCode2
CausalEGM: a general causal inference framework by encoding generative modelingCode1
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