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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
Deep Lidar-guided Image Deblurring0
Improving Neural Machine Translation by Multi-Knowledge Integration with Prompting0
LIA: Latently Invertible Autoencoder with Adversarial Learning0
Improving Neural Machine Translation by Incorporating Hierarchical Subword Features0
Improving Neural Diarization through Speaker Attribute Attractors and Local Dependency Modeling0
Improving Multi-modal Large Language Model through Boosting Vision Capabilities0
Layer-Wise Coordination between Encoder and Decoder for Neural Machine Translation0
Rethinking and Improving Natural Language Generation with Layer-Wise Multi-View Decoding0
A Multi-Task Foundation Model for Wireless Channel Representation Using Contrastive and Masked Autoencoder Learning0
Layer-wise Representation Fusion for Compositional Generalization0
Improving Medium Range Severe Weather Prediction through Transformer Post-processing of AI Weather Forecasts0
Improving Matching Models with Hierarchical Contextualized Representations for Multi-turn Response Selection0
Deep Learning with Anatomical Priors: Imitating Enhanced Autoencoders in Latent Space for Improved Pelvic Bone Segmentation in MRI0
LC3Net: Ladder context correlation complementary network for salient object detection0
Deep Multicameral Decoding for Localizing Unoccluded Object Instances from a Single RGB Image0
Bias and variance of the Bayesian-mean decoder0
Improving Mandarin Prosodic Structure Prediction with Multi-level Contextual Information0
A Beam-Search Decoder for Disfluency Detection0
AdaptVC: High Quality Voice Conversion with Adaptive Learning0
Improving Low-Resource Morphological Inflection via Self-Supervised Objectives0
LGmap: Local-to-Global Mapping Network for Online Long-Range Vectorized HD Map Construction0
Deep learning of fMRI big data: a novel approach to subject-transfer decoding0
LDPC Codes in Cooperative Communication0
LDPC Decoding with Degree-Specific Neural Message Weights and RCQ Decoding0
LG-Traj: LLM Guided Pedestrian Trajectory Prediction0
LEANCODE: Understanding Models Better for Code Simplification of Pre-trained Large Language Models0
Li3DeTr: A LiDAR based 3D Detection Transformer0
LiDARFormer: A Unified Transformer-based Multi-task Network for LiDAR Perception0
DiffuX2CT: Diffusion Learning to Reconstruct CT Images from Biplanar X-Rays0
Improving Isochronous Machine Translation with Target Factors and Auxiliary Counters0
DiffVSR: Enhancing Real-World Video Super-Resolution with Diffusion Models for Advanced Visual Quality and Temporal Consistency0
Learned Belief-Propagation Decoding with Simple Scaling and SNR Adaptation0
Deep Learning Models for Global Coordinate Transformations that Linearize PDEs0
Machine Learning for Real-Time Anomaly Detection in Optical Networks0
Learned Distributed Image Compression with Multi-Scale Patch Matching in Feature Domain0
Learned Image Compression with Separate Hyperprior Decoders0
Learned Local Attention Maps for Synthesising Vessel Segmentations0
Learned Multi-Resolution Variable-Rate Image Compression with Octave-based Residual Blocks0
Improving Inverse Folding for Peptide Design with Diversity-regularized Direct Preference Optimization0
Learned Neural Iterative Decoding for Lossy Image Compression Systems0
Automatic Semantic Content Removal by Learning to Neglect0
Learned Quality Enhancement via Multi-Frame Priors for HEVC Compliant Low-Delay Applications0
Lexicon and Attention based Handwritten Text Recognition System0
Learned Video Codec with Enriched Reconstruction for CLIC P-frame Coding0
Improving Hypernasality Estimation with Automatic Speech Recognition in Cleft Palate Speech0
A Multi-Stream Fusion Network for Image Splicing Localization0
Improving Hybrid CTC/Attention End-to-end Speech Recognition with Pretrained Acoustic and Language Model0
Machine Translation for a Very Low-Resource Language - Layer Freezing Approach on Transfer Learning0
Learning a face space for experiments on human identity0
Improving Human Text Comprehension through Semi-Markov CRF-based Neural Section Title Generation0
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