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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.

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TitleStatusHype
Modelling Context Emotions using Multi-task Learning for Emotion Controlled Dialog Generation—0
Model Order Selection with Variational Autoencoding—0
Automated Audio Captioning with Recurrent Neural Networks—0
Model Stability with Continuous Data Updates—0
Efficient Medical Image Segmentation with Intermediate Supervision Mechanism—0
Modern French Poetry Generation with RoBERTa and GPT-2—0
Multiresolution Deep Implicit Functions for 3D Shape Representation—0
Multiscale Convolutional Transformer with Center Mask Pretraining for Hyperspectral Image Classification—0
Image-based Plant Disease Diagnosis with Unsupervised Anomaly Detection Based on Reconstructability of Colors—0
Modifying the U-Net's Encoder-Decoder Architecture for Segmentation of Tumors in Breast Ultrasound Images—0
Image-based Localization using Hourglass Networks—0
Deep feature fusion for self-supervised monocular depth prediction—0
Image-based Artificial Intelligence empowered surrogate model and shape morpher for real-time blank shape optimisation in the hot stamping process—0
Modular Transformers: Compressing Transformers into Modularized Layers for Flexible Efficient Inference—0
Deep Exemplar Networks for VQA and VQG—0
MoFA: Model-based Deep Convolutional Face Autoencoder for Unsupervised Monocular Reconstruction—0
MoleCLUEs: Molecular Conformers Maximally In-Distribution for Predictive Models—0
Automated Audio Captioning via Fusion of Low- and High- Dimensional Features—0
Image and Video Compression using Generative Sparse Representation with Fidelity Controls—0
Image Acquisition System Using On Sensor Compressed Sampling Technique—0
Im2Struct: Recovering 3D Shape Structure from a Single RGB Image—0
Deep ensembles in bioimage segmentation—0
Automated Audio Captioning using Transfer Learning and Reconstruction Latent Space Similarity Regularization—0
Multi-Projection Fusion and Refinement Network for Salient Object Detection in 360° Omnidirectional Image—0
Monocular Semantic Occupancy Grid Mapping with Convolutional Variational Encoder-Decoder Networks—0
Deep ensembles based on Stochastic Activation Selection for Polyp Segmentation—0
Illumination Normalization by Partially Impossible Encoder-Decoder Cost Function—0
Automated Antenna Testing Using Encoder-Decoder-based Anomaly Detection—0
Multiple Pivot Languages and Strategic Decoder Initialization Helps Neural Machine Translation—0
Illiterate DALLE Learns to Compose—0
MorCode: Face Morphing Attack Generation using Generative Codebooks—0
Efficient Reflectance Capture with a Deep Gated Mixture-of-Experts—0
Robust outlier detection by de-biasing VAE likelihoods—0
MoRe-Fi: Motion-robust and Fine-grained Respiration Monitoring via Deep-Learning UWB Radar—0
I Know Which LLM Wrote Your Code Last Summer: LLM generated Code Stylometry for Authorship Attribution—0
More than Encoder: Introducing Transformer Decoder to Upsample—0
I Know What I Don't Know: Improving Model Cascades Through Confidence Tuning—0
Parallelized Spatiotemporal Binding—0
Deep Encoder-Decoder Neural Network for Fingerprint Image Denoising and Inpainting—0
A more abstractive summarization model—0
Multiple-Question Multiple-Answer Text-VQA—0
Mosaic3D: Foundation Dataset and Model for Open-Vocabulary 3D Segmentation—0
Multi-Prompt Fine-Tuning of Foundation Models for Enhanced Medical Image Segmentation—0
MOSE: Boosting Vision-based Roadside 3D Object Detection with Scene Cues—0
Efficient Sequence Training of Attention Models using Approximative Recombination—0
PARAMANU-AYN: Pretrain from scratch or Continual Pretraining of LLMs for Legal Domain Adaptation?—0
IITP-AI-NLP-ML@ CL-SciSumm 2020, CL-LaySumm 2020, LongSumm 2020—0
MoTe: Learning Motion-Text Diffusion Model for Multiple Generation Tasks—0
Efficient Structurally-Strengthened Generative Adversarial Network for MRI Reconstruction—0
Deep Encoder-Decoder Models for Unsupervised Learning of Controllable Speech Synthesis—0
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