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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 Learning-based Image Compression with Trellis Coded Quantization0
Low Level Linguistic Controls for Style Transfer and Content Preservation0
Mining for meaning: from vision to language through multiple networks consensus0
Low PAPR MIMO-OFDM Design Based on Convolutional Autoencoder0
Low-Rank HOCA: Efficient High-Order Cross-Modal Attention for Video Captioning0
Low-Rank Nonlinear Decoding of μ-ECoG from the Primary Auditory Cortex0
Improvements to Self-Supervised Representation Learning for Masked Image Modeling0
Improved Zero-shot Neural Machine Translation via Ignoring Spurious Correlations0
Low-Resource Corpus Filtering using Multilingual Sentence Embeddings0
Deep learning based dictionary learning and tomographic image reconstruction0
Improved Variational Neural Machine Translation by Promoting Mutual Information0
Pretraining by Backtranslation for End-to-end ASR in Low-Resource Settings0
Deep Learning-based CSI Feedback in Wi-Fi Systems0
A Draft Memory Model on Spiking Neural Assemblies0
Automatic Glossing in a Low-Resource Setting for Language Documentation0
Low-Resource Speech-to-Text Translation0
Low-Resource Translation as Language Modeling0
LP-DETR: Layer-wise Progressive Relations for Object Detection0
Dual Latent Variable Model for Low-Resource Natural Language Generation in Dialogue Systems0
Artistic Intelligence: A Diffusion-Based Framework for High-Fidelity Landscape Painting Synthesis0
LPSNet: End-to-End Human Pose and Shape Estimation with Lensless Imaging0
LSC-GAN: Latent Style Code Modeling for Continuous Image-to-image Translation0
Minimax-optimal decoding of movement goals from local field potentials using complex spectral features0
Improved Training of Sparse Coding Variational Autoencoder via Weight Normalization0
Dual MINE-based Neural Secure Communications under Gaussian Wiretap Channel0
Improved Quasi-Recurrent Neural Network for Hyperspectral Image Denoising0
Deep Learning-Based CSI Feedback for Wi-Fi Systems With Temporal Correlation0
LSTM-LM with Long-Term History for First-Pass Decoding in Conversational Speech Recognition0
Improved Neural Text Attribute Transfer with Non-parallel Data0
LTCXNet: Advancing Chest X-Ray Analysis with Solutions for Long-Tailed Multi-Label Classification and Fairness Challenges0
High-fidelity Prediction of Megapixel Longitudinal Phase-space Images of Electron Beams using Encoder-Decoder Neural Networks0
Adaptive Speech Duration Modification using a Deep-Generative Framework0
Minimalistic Video Saliency Prediction via Efficient Decoder & Spatio Temporal Action Cues0
Lung Segmentation in Chest X-rays with Res-CR-Net0
Minimax Optimal Sparse Signal Recovery with Poisson Statistics0
LV-CadeNet: Long View Feature Convolution-Attention Fusion Encoder-Decoder Network for Clinical MEG Spike Detection0
Deep Learning Based Antenna-time Domain Channel Extrapolation for Hybrid mmWave Massive MIMO0
LVSM: A Large View Synthesis Model with Minimal 3D Inductive Bias0
LVS-Net: A Lightweight Vessels Segmentation Network for Retinal Image Analysis0
VNVC: A Versatile Neural Video Coding Framework for Efficient Human-Machine Vision0
Improved Multi-Stage Training of Online Attention-based Encoder-Decoder Models0
MinD-3D: Reconstruct High-quality 3D objects in Human Brain0
Building a mixed-lingual neural TTS system with only monolingual data0
M2-CLIP: A Multimodal, Multi-task Adapting Framework for Video Action Recognition0
Improved low-resource Somali speech recognition by semi-supervised acoustic and language model training0
MVPNet: Multi-View Point Regression Networks for 3D Object Reconstruction from A Single Image0
Deep-Learning Based Adaptive Ultrasound Imaging from Sub-Nyquist Channel Data0
Mind The Facts: Knowledge-Boosted Coherent Abstractive Text Summarization0
M^2UNet: MetaFormer Multi-scale Upsampling Network for Polyp Segmentation0
Improve Diverse Text Generation by Self Labeling Conditional Variational Auto Encoder0
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