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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
Hallucination Reduction in Long Input Text SummarizationCode0
Learning Dense Flow Field for Highly-accurate Cross-view Camera Localization0
DualVC 2: Dynamic Masked Convolution for Unified Streaming and Non-Streaming Voice Conversion0
Cross-Modal Multi-Tasking for Speech-to-Text Translation via Hard Parameter Sharing0
MSG-BART: Multi-granularity Scene Graph-Enhanced Encoder-Decoder Language Model for Video-grounded Dialogue Generation0
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Revealing the Power of Masked Autoencoders in Traffic ForecastingCode0
Segment-Level Vectorized Beam Search Based on Partially Autoregressive Inference0
Skip-Connected Neural Networks with Layout Graphs for Floor Plan Auto-GenerationCode0
IBVC: Interpolation-driven B-frame Video CompressionCode0
M^3CS: Multi-Target Masked Point Modeling with Learnable Codebook and Siamese Decoders0
A Deep Learning Sequential Decoder for Transient High-Density Electromyography in Hand Gesture Recognition Using Subject-Embedded Transfer Learning0
GLOBER: Coherent Non-autoregressive Video Generation via GLOBal Guided Video DecodERCode0
Algorithms for Object Detection in Substations0
STemGAN: spatio-temporal generative adversarial network for video anomaly detection0
Triple-View Knowledge Distillation for Semi-Supervised Semantic Segmentation0
Investigating Large Language Models and Control Mechanisms to Improve Text Readability of Biomedical AbstractsCode0
Global Context Aggregation Network for Lightweight Saliency Detection of Surface Defects0
Differentiable Phylogenetics via Hyperbolic Embeddings with DodonaphyCode0
Multi-level Asymmetric Contrastive Learning for Volumetric Medical Image Segmentation Pre-trainingCode0
Neural Image Compression Using Masked Sparse Visual Representation0
Lightning-Fast Dual-Layer Lossless Coding for Radiance Format High Dynamic Range Images0
Sequence-to-Sequence Spanish Pre-trained Language ModelsCode0
Long-Form End-to-End Speech Translation via Latent Alignment Segmentation0
Deep Complex U-Net with Conformer for Audio-Visual Speech Enhancement0
More complex encoder is not all you needCode0
Multi-level feature fusion network combining attention mechanisms for polyp segmentation0
Semantic Text Compression for Classification0
A Family of Pretrained Transformer Language Models for Russian0
End-to-End Speech Recognition Contextualization with Large Language Models0
Edge-aware Feature Aggregation Network for Polyp Segmentation0
RoadFormer: Duplex Transformer for RGB-Normal Semantic Road Scene Parsing0
Harnessing the Zero-Shot Power of Instruction-Tuned Large Language Model in End-to-End Speech Recognition0
Uncertainty Quantification of Autoencoder-based Koopman Operator0
Spatio-temporal Co-attention Fusion Network for Video Splicing LocalizationCode0
Unified Frequency-Assisted Transformer Framework for Detecting and Grounding Multi-Modal Manipulation0
A Multitask Training Approach to Enhance Whisper with Contextual Biasing and Open-Vocabulary Keyword Spotting0
Improved Factorized Neural Transducer Model For text-only Domain Adaptation0
Scribble-based 3D Multiple Abdominal Organ Segmentation via Triple-branch Multi-dilated Network with Pixel- and Class-wise Consistency0
CLIPUNetr: Assisting Human-robot Interface for Uncalibrated Visual Servoing Control with CLIP-driven Referring Expression Segmentation0
Enhancing Quantised End-to-End ASR Models via PersonalisationCode0
Deep Neighbor Layer Aggregation for Lightweight Self-Supervised Monocular Depth EstimationCode0
Decoder-only Architecture for Speech Recognition with CTC Prompts and Text Data Augmentation0
Chunked Attention-based Encoder-Decoder Model for Streaming Speech Recognition0
Electroencephalogram Sensor Data Compression Using An Asymmetrical Sparse Autoencoder With A Discrete Cosine Transform Layer0
UniST: Towards Unifying Saliency Transformer for Video Saliency Prediction and Detection0
OccupancyDETR: Using DETR for Mixed Dense-sparse 3D Occupancy Prediction0
Co-Salient Object Detection with Semantic-Level Consensus Extraction and Dispersion0
Voxtlm: unified decoder-only models for consolidating speech recognition/synthesis and speech/text continuation tasks0
Direct Text to Speech Translation System using Acoustic Units0
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