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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
Lite-HDSeg: LiDAR Semantic Segmentation Using Lite Harmonic Dense Convolutions0
Improving Bidirectional Decoding with Dynamic Target Semantics in Neural Machine Translation0
Deep learning-based multi-output quantile forecasting of PV generation0
Automatic Learning of Subword Dependent Model Scales0
DragTex: Generative Point-Based Texture Editing on 3D Mesh0
LiteVAE: Lightweight and Efficient Variational Autoencoders for Latent Diffusion Models0
Improving Autoregressive NMT with Non-Autoregressive Model0
Live Face De-Identification in Video0
Improving Automatic Speech Recognition with Decoder-Centric Regularisation in Encoder-Decoder Models0
LKASeg:Remote-Sensing Image Semantic Segmentation with Large Kernel Attention and Full-Scale Skip Connections0
Deep Learning-Based Modeling of 5G Core Control Plane for 5G Network Digital Twin0
Improving Attention Modeling with Implicit Distortion and Fertility for Machine Translation0
LLaMA-Reg: Using LLaMA 2 for Unsupervised Medical Image Registration0
LlaMaVAE: Guiding Large Language Model Generation via Continuous Latent Sentence Spaces0
Deep-Learning-based Millimeter-Wave Massive MIMO for Hybrid Precoding0
Automatic Head Overcoat Thickness Measure with NASNet-Large-Decoder Net0
Adaptive Turbo Equalization for Nonlinearity Compensation in WDM Systems0
LLM Circuit Analyses Are Consistent Across Training and Scale0
Memory-Attended Recurrent Network for Video Captioning0
MFPNet: Multi-scale Feature Propagation Network For Lightweight Semantic Segmentation0
Improving Attention-Based Handwritten Mathematical Expression Recognition with Scale Augmentation and Drop Attention0
LMAC-TD: Producing Time Domain Explanations for Audio Classifiers0
LMBF-Net: A Lightweight Multipath Bidirectional Focal Attention Network for Multifeatures Segmentation0
Dreaming: Model-based Reinforcement Learning by Latent Imagination without Reconstruction0
DreamPBR: Text-driven Generation of High-resolution SVBRDF with Multi-modal Guidance0
LMT-Net: Lane Model Transformer Network for Automated HD Mapping from Sparse Vehicle Observations0
Automatic Graphics Program Generation using Attention-Based Hierarchical Decoder0
Improving Abstractive Text Summarization with History Aggregation0
Improving Abstractive Document Summarization with Salient Information Modeling0
DriveMind: A Dual-VLM based Reinforcement Learning Framework for Autonomous Driving0
Deep learning based Meta-modeling for Multi-objective Technology Optimization of Electrical Machines0
Driving in the Occupancy World: Vision-Centric 4D Occupancy Forecasting and Planning via World Models for Autonomous Driving0
MedSAM-CA: A CNN-Augmented ViT with Attention-Enhanced Multi-Scale Fusion for Medical Image Segmentation0
Improving Abstractive Dialogue Summarization with Hierarchical Pretraining and Topic Segment0
Improving Abstraction in Text Summarization0
Improve Supervised Representation Learning with Masked Image Modeling0
Improve Neural Entity Recognition via Multi-Task Data Selection and Constrained Decoding0
Localizing Persona Representations in LLMs0
Deep Learning-based Image Compression with Trellis Coded Quantization0
Locally-Focused Face Representation for Sketch-to-Image Generation Using Noise-Induced Refinement0
Local Monotonic Attention Mechanism for End-to-End Speech and Language Processing0
MedSeg-R: Medical Image Segmentation with Clinical Reasoning0
Local-to-Global Cross-Modal Attention-Aware Fusion for HSI-X Semantic Segmentation0
Improvements to Self-Supervised Representation Learning for Masked Image Modeling0
DSGPT: Domain-Specific Generative Pre-Training of Transformers for Text Generation in E-commerce Title and Review Summarization0
LocCa: Visual Pretraining with Location-aware Captioners0
LoCo: Local Contrastive Representation Learning0
Improved Zero-shot Neural Machine Translation via Ignoring Spurious Correlations0
Deep learning based dictionary learning and tomographic image reconstruction0
Improved Variational Neural Machine Translation by Promoting Mutual Information0
Show:102550
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