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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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dnaGrinder: a lightweight and high-capacity genomic foundation model0
Learning to Write with Coherence From Negative Examples0
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Multi-Attribute Linguistic Tuning for Controlled Paraphrase Generation0
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Learning to Summarize Long Texts with Memory Compression and Transfer0
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Multichannel End-to-end Speech Recognition0
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Multi-class probabilistic atlas-based whole heart segmentation method in cardiac CT and MRI0
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An Enhanced Encoder-Decoder Network Architecture for Reducing Information Loss in Image Semantic Segmentation0
Learning to Reuse Translations: Guiding Neural Machine Translation with Examples0
Learning to Represent the Evolution of Dynamic Graphs with Recurrent Models0
Learning to Reformulate the Queries on the WEB0
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Mixed Text Recognition with Efficient Parameter Fine-Tuning and Transformer0
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Learning to Refine Object Contours with a Top-Down Fully Convolutional Encoder-Decoder Network0
Multi-Style Transfer with Discriminative Feedback on Disjoint Corpus0
Learning to Rank Salient Content for Query-focused Summarization0
Dixit: Interactive Visual Storytelling via Term Manipulation0
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A Dense Siamese U-Net trained with Edge Enhanced 3D IOU Loss for Image Co-segmentation0
Accelerated Solutions of Coupled Phase-Field Problems using Generative Adversarial Networks0
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Multifidelity data fusion in convolutional encoder/decoder networks0
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Multi-Frequency Canonical Correlation Analysis (MFCCA): A Generalised Decoding Algorithm for Multi-Frequency SSVEP0
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Diversity-Promoting Human Motion Interpolation via Conditional Variational Auto-Encoder0
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Multi-Graph Convolutional-Recurrent Neural Network (MGC-RNN) for Short-Term Forecasting of Transit Passenger Flow0
Multi-Head Attention based Probabilistic Vehicle Trajectory Prediction0
Multi-Head Decoder for End-to-End Speech Recognition0
Learning to Jointly Translate and Predict Dropped Pronouns with a Shared Reconstruction Mechanism0
Learning to Jointly Transcribe and Subtitle for End-to-End Spontaneous Speech Recognition0
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