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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
Enhanced Seq2Seq Autoencoder via Contrastive Learning for Abstractive Text SummarizationCode1
Unsupervised Dense Deformation Embedding Network for Template-Free Shape Correspondence0
Deep learning based dictionary learning and tomographic image reconstruction0
Alleviating Exposure Bias via Contrastive Learning for Abstractive Text SummarizationCode1
Multiscale Spatio-Temporal Graph Neural Networks for 3D Skeleton-Based Motion Prediction0
Attention-based Neural Load Forecasting: A Dynamic Feature Selection Approach0
Estimation of Road Boundary for Intelligent Vehicles Based on DeepLabV3+ ArchitectureCode0
Real-Time Monocular Human Depth Estimation and Segmentation on Embedded SystemsCode1
Unsupervised Depth Completion with Calibrated Backprojection LayersCode1
High-Frequency Preserving Image Downscaler0
Recurrent multiple shared layers in Depth for Neural Machine Translation0
Regularizing Transformers With Deep Probabilistic Layers0
CANet: A Context-Aware Network for Shadow RemovalCode1
DTWSSE: Data Augmentation with a Siamese Encoder for Time Series0
ZS-SLR: Zero-Shot Sign Language Recognition from RGB-D Videos0
A Dual-Decoder Conformer for Multilingual Speech Recognition0
Multilingual Speech Recognition for Low-Resource Indian Languages using Multi-Task conformer0
Self-Supervised Delineation of Geological Structures using Orthogonal Latent Space Projection0
Multi-scale Edge-based U-shape Network for Salient Object DetectionCode1
ARAPReg: An As-Rigid-As Possible Regularization Loss for Learning Deformable Shape GeneratorsCode1
Frozen Pretrained Transformers for Neural Sign Language TranslationCode1
Trans4Trans: Efficient Transformer for Transparent Object and Semantic Scene Segmentation in Real-World Navigation AssistanceCode1
Sentence-T5: Scalable Sentence Encoders from Pre-trained Text-to-Text ModelsCode1
Augmenting Implicit Neural Shape Representations with Explicit Deformation Fields0
Video Relation Detection via Tracklet based Visual TransformerCode1
PoinTr: Diverse Point Cloud Completion with Geometry-Aware TransformersCode1
Robust outlier detection by de-biasing VAE likelihoods0
X-modaler: A Versatile and High-performance Codebase for Cross-modal AnalyticsCode1
Towards Deep and Efficient: A Deep Siamese Self-Attention Fully Efficient Convolutional Network for Change Detection in VHR ImagesCode0
Specificity-preserving RGB-D Saliency DetectionCode1
A Multi-level Acoustic Feature Extraction Framework for Transformer Based End-to-End Speech Recognition0
Semantic Perturbations with Normalizing Flows for Improved GeneralizationCode1
Joint Multiple Intent Detection and Slot Filling via Self-distillation0
EncT5: Fine-tuning T5 Encoder for Discriminative Tasks0
Semantics-aware Attention Improves Neural Machine Translation0
DRB-GAN: A Dynamic ResBlock Generative Adversarial Network for Artistic Style Transfer0
Boosting Salient Object Detection with Transformer-based Asymmetric Bilateral U-NetCode0
A Dense Siamese U-Net trained with Edge Enhanced 3D IOU Loss for Image Co-segmentation0
Neural Photofit: Gaze-based Mental Image Reconstruction0
Polyp-PVT: Polyp Segmentation with Pyramid Vision TransformersCode2
An Effective System for Multi-format Information ExtractionCode1
AdaGNN: A multi-modal latent representation meta-learner for GNNs based on AdaBoosting0
Voxel-wise Cross-Volume Representation Learning for 3D Neuron Reconstruction0
Cascade and Fusion: A Deep Learning Approach for Camouflaged Object Sensing0
Conditional DETR for Fast Training ConvergenceCode1
UMFA: A photorealistic style transfer method based on U-Net and multi-layer feature aggregation0
DeepIC: Coding for Interference Channels via Deep Learning0
Modal-Adaptive Gated Recoding Network for RGB-D Salient Object Detection0
Generating Diverse Descriptions from Semantic GraphsCode0
Decoder Fusion RNN: Context and Interaction Aware Decoders for Trajectory Prediction0
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