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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
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RISAM: Referring Image Segmentation via Mutual-Aware Attention Features0
Improving Diversity and Reducing Redundancy in Paragraph Captions0
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Improving Deliberation by Text-Only and Semi-Supervised Training0
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Leveraging time and parameters for nonlinear model reduction methods0
Leveraging Timestamp Information for Serialized Joint Streaming Recognition and Translation0
Leveraging Transfer Learning and User-Specific Updates for Rapid Training of BCI Decoders0
Segmentation of Skin Lesions and their Attributes Using Multi-Scale Convolutional Neural Networks and Domain Specific Augmentations0
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Improving CTC-AED model with integrated-CTC and auxiliary loss regularization0
A Multiple Decoder CNN for Inverse Consistent 3D Image Registration0
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Lexicon-constrained Copying Network for Chinese Abstractive Summarization0
A Comprehensive Handwritten Paragraph Text Recognition System: LexiconNet0
Improving Cross-modal Alignment with Synthetic Pairs for Text-only Image Captioning0
Improving Cross-Lingual Transfer Learning for End-to-End Speech Recognition with Speech Translation0
Deep learning based supervised semantic segmentation of Electron Cryo-Subtomograms0
Deep Learning-based Polar Code Design0
LG-Traj: LLM Guided Pedestrian Trajectory Prediction0
Improving Context-aware Neural Machine Translation with Target-side Context0
Bootstrapping Audio-Visual Segmentation by Strengthening Audio Cues0
LIA: Latently Invertible Autoencoder with Adversarial Learning0
Automatic Neural Lyrics and Melody Composition0
A Multi-Modal States based Vehicle Descriptor and Dilated Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction0
LidarMultiNet: Unifying LiDAR Semantic Segmentation, 3D Object Detection, and Panoptic Segmentation in a Single Multi-task Network0
Deep Learning based Pedestrian Detection at Distance in Smart Cities0
Improving Chemical Autoencoder Latent Space and Molecular De novo Generation Diversity with Heteroencoders0
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