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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
Improving Inverse Folding for Peptide Design with Diversity-regularized Direct Preference Optimization—0
Automatic Semantic Content Removal by Learning to Neglect—0
Local Implicit Grid Representations for 3D Scenes—0
Learning from Multiple Time Series: A Deep Disentangled Approach to Diversified Time Series Forecasting—0
Improving Hypernasality Estimation with Automatic Speech Recognition in Cleft Palate Speech—0
Learning Fully Dense Neural Networks for Image Semantic Segmentation—0
A Multi-Stream Fusion Network for Image Splicing Localization—0
Improving Hybrid CTC/Attention End-to-end Speech Recognition with Pretrained Acoustic and Language Model—0
Improving Human Text Comprehension through Semi-Markov CRF-based Neural Section Title Generation—0
Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods—0
Deep learning investigation for chess player attention prediction using eye-tracking and game data—0
Learning Hard Retrieval Decoder Attention for Transformers—0
Learning High-level Prior with Convolutional Neural Networks for Semantic Segmentation—0
Learning High-Resolution Domain-Specific Representations with a GAN Generator—0
Locality-Aware Generalizable Implicit Neural Representation—0
Capturing implicit hierarchical structure in 3D biomedical images with self-supervised hyperbolic representations—0
Learning Image and Video Compression through Spatial-Temporal Energy Compaction—0
Discriminative Embedding Autoencoder with a Regressor Feedback for Zero-Shot Learning—0
Improving Grammatical Error Correction for Multiword Expressions—0
Learning Invariant World State Representations with Predictive Coding—0
Improving Generalization of Transformer for Speech Recognition with Parallel Schedule Sampling and Relative Positional Embedding—0
Learning Inverse Mapping by Autoencoder based Generative Adversarial Nets—0
Deep learning guided Android malware and anomaly detection—0
Improving Generalization of Sequence Encoder-Decoder Networks for Inverse Imaging of Cardiac Transmembrane Potential—0
Learning Latent Part-Whole Hierarchies for Point Clouds—0
Learning latent variable structured prediction models with Gaussian perturbations—0
Learning Linear Block Codes with Gradient Quantization—0
Deep Learning for Waveform Estimation and Imaging in Passive Radar—0
Learning Local Displacements for Point Cloud Completion—0
A Multi-Stage Multi-Task Neural Network for Aerial Scene Interpretation and Geolocalization—0
Disentangled PET Lesion Segmentation—0
Learning Low-frequency Patterns with A Pre-trained Document-Grounded Conversation Model—0
Automatic Recognition of the Supraspinatus Tendinopathy from Ultrasound Images using Convolutional Neural Networks—0
Improving Generalizability of Extracting Social Determinants of Health Using Large Language Models through Prompt-tuning—0
Learning Monocular Depth Estimation via Selective Distillation of Stereo Knowledge—0
Learning Morphological Feature Perturbations for Calibrated Semi-Supervised Segmentation—0
Learning Motion-Dependent Appearance for High-Fidelity Rendering of Dynamic Humans from a Single Camera—0
Learning Motion Patterns in Videos—0
A Beam-Search Decoder for Grammatical Error Correction—0
Learning Multimodal Graph-to-Graph Translation for Molecule Optimization—0
Disentangled Representation Learning with Sequential Residual Variational Autoencoder—0
Learning Multi-Object Dynamics with Compositional Neural Radiance Fields—0
Improving Formality Style Transfer with Context-Aware Rule Injection—0
Learning Mutually Local-global U-nets For High-resolution Retinal Lesion Segmentation in Fundus Images—0
Learning Network Representations with Disentangled Graph Auto-Encoder—0
Improving Few-Shot Image Classification Using Machine- and User-Generated Natural Language Descriptions—0
Deep Learning for Simultaneous Inference of Hydraulic and Transport Properties—0
Disentangleing Content and Fine-grained Prosody Information via Hybrid ASR Bottleneck Features for Voice Conversion—0
Learning Noise-Aware Encoder-Decoder from Noisy Labels by Alternating Back-Propagation for Saliency Detection—0
LMT-Net: Lane Model Transformer Network for Automated HD Mapping from Sparse Vehicle Observations—0
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