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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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DenseBAM-GI: Attention Augmented DeneseNet with momentum aided GRU for HMER0
Inter-Rater Uncertainty Quantification in Medical Image Segmentation via Rater-Specific Bayesian Neural NetworksCode0
DCT: Dual Channel Training of Action Embeddings for Reinforcement Learning with Large Discrete Action Spaces0
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A Weighted Autoencoder-Based Approach to Downlink NOMA Constellation Design0
FlowFace++: Explicit Semantic Flow-supervised End-to-End Face Swapping0
RXFOOD: Plug-in RGB-X Fusion for Object of Interest Detection0
Adaptive Bernstein Change Detector for High-Dimensional Data StreamsCode0
Iterated Piecewise Affine (IPA) Approximation for Language Modeling0
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KiUT: Knowledge-injected U-Transformer for Radiology Report Generation0
MoleCLUEs: Molecular Conformers Maximally In-Distribution for Predictive Models0
Recent Advances in Direct Speech-to-text Translation0
Machine Learning for Real-Time Anomaly Detection in Optical Networks0
A spatio-temporal network for video semantic segmentation in surgical videos0
Dual-Gated Fusion with Prefix-Tuning for Multi-Modal Relation Extraction0
SegT: A Novel Separated Edge-guidance Transformer Network for Polyp Segmentation0
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Neuro-Symbolic Bi-Directional Translation -- Deep Learning Explainability for Climate Tipping Point Research0
Convolutional GRU Network for Seasonal Prediction of the El Niño-Southern OscillationCode0
SURT 2.0: Advances in Transducer-based Multi-talker Speech RecognitionCode0
UniMC: A Unified Framework for Long-Term Memory Conversation via Relevance Representation Learning0
DreamCatcher: Revealing the Language of the Brain with fMRI using GPT Embedding0
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EM-Network: Oracle Guided Self-distillation for Sequence Learning0
Recipes for Sequential Pre-training of Multilingual Encoder and Seq2Seq Models0
M^2UNet: MetaFormer Multi-scale Upsampling Network for Polyp Segmentation0
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I See Dead People: Gray-Box Adversarial Attack on Image-To-Text Models0
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A Comprehensive Review of State-of-The-Art Methods for Java Code Generation from Natural Language Text0
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