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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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Scaling Laws for Neural Machine Translation0
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New Perspective on Progressive GANs Distillation for One-class Novelty Detection0
Learning When to Translate for Streaming SpeechCode1
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A Three Step Training Approach with Data Augmentation for Morphological Inflection0
Controllable Dialogue Generation with Disentangled Multi-grained Style Specification and Attribute Consistency Reward0
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Efficient Inference for Multilingual Neural Machine Translation0
Non-autoregressive Transformer with Unified Bidirectional Decoder for Automatic Speech Recognition0
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AligNART: Non-autoregressive Neural Machine Translation by Jointly Learning to Estimate Alignment and Translate0
CPT: A Pre-Trained Unbalanced Transformer for Both Chinese Language Understanding and GenerationCode1
UniMS: A Unified Framework for Multimodal Summarization with Knowledge Distillation0
Text is NOT Enough: Integrating Visual Impressions into Open-domain Dialogue Generation0
Augmented Abstractive Summarization With Document-LevelSemantic Graph0
On Pursuit of Designing Multi-modal Transformer for Video Grounding0
Pose with Style: Detail-Preserving Pose-Guided Image Synthesis with Conditional StyleGAN0
Rethinking Lightweight Convolutional Neural Networks for Efficient and High-quality Pavement Crack DetectionCode1
Domain and Content Adaptive Convolution based Multi-Source Domain Generalization for Medical Image SegmentationCode1
Attention Weights in Transformer NMT Fail Aligning Words Between Sequences but Largely Explain Model Predictions0
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Multiresolution Deep Implicit Functions for 3D Shape Representation0
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An Insect-Inspired Randomly, Weighted Neural Network with Random Fourier Features For Neuro-Symbolic Relational LearningCode0
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Empirical Analysis of Training Strategies of Transformer-based Japanese Chit-chat SystemsCode1
PoKE: A Prompt-based Knowledge Eliciting Approach for Event Argument Extraction0
Bornon: Bengali Image Captioning with Transformer-based Deep learning approach0
Boosting Graph Search with Attention Network for Solving the General Orienteering Problem0
Improving Multilingual Translation by Representation and Gradient RegularizationCode1
Heterogeneous Graph Neural Networks for Keyphrase GenerationCode1
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