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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
MSV-Mamba: A Multiscale Vision Mamba Network for Echocardiography Segmentation0
Kolmogorov-Arnold Network for Remote Sensing Image Semantic Segmentation0
Parallel Key-Value Cache Fusion for Position Invariant RAG0
Representation Learning of Point Cloud Upsampling in Global and Local Inputs0
Better Prompt Compression Without Multi-Layer Perceptrons0
Semantic-CD: Remote Sensing Image Semantic Change Detection towards Open-vocabulary Setting0
SAM-DA: Decoder Adapter for Efficient Medical Domain Adaptation0
Comparison of Autoencoders for tokenization of ASL datasets0
CPDR: Towards Highly-Efficient Salient Object Detection via Crossed Post-decoder Refinement0
On Creating A Brain-To-Text Decoder0
Using Pre-trained LLMs for Multivariate Time Series Forecasting0
MARS6: A Small and Robust Hierarchical-Codec Text-to-Speech Model0
UniQ: Unified Decoder with Task-specific Queries for Efficient Scene Graph Generation0
Swin-X2S: Reconstructing 3D Shape from 2D Biplanar X-ray with Swin TransformersCode0
Quantum Down Sampling Filter for Variational Auto-encoderCode0
RMTransformer: Accurate Radio Map Construction and Coverage Prediction0
IPDN: Image-enhanced Prompt Decoding Network for 3D Referring Expression SegmentationCode1
EndoDINO: A Foundation Model for GI Endoscopy0
Boosting Salient Object Detection with Knowledge Distillated from Large Foundation Models0
Planing It by Ear: Convolutional Neural Networks for Acoustic Anomaly Detection in Industrial Wood PlanersCode0
OpenOmni: Large Language Models Pivot Zero-shot Omnimodal Alignment across Language with Real-time Self-Aware Emotional Speech SynthesisCode2
Multimodal Graph Constrastive Learning and Prompt for ChartQA0
Mapping the Edge of Chaos: Fractal-Like Boundaries in The Trainability of Decoder-Only Transformer ModelsCode0
Leveraging time and parameters for nonlinear model reduction methods0
LiLMaps: Learnable Implicit Language Maps0
Piano Transcription by Hierarchical Language Modeling with Pretrained Roll-based Encoders0
Qinco2: Vector Compression and Search with Improved Implicit Neural CodebooksCode2
Blind Training for Channel-Adaptive Digital Semantic Communications0
Prepending or Cross-Attention for Speech-to-Text? An Empirical Comparison0
Revelio: A Real-World Screen-Camera Communication System with Visually Imperceptible Data Embedding0
Guiding Medical Vision-Language Models with Explicit Visual Prompts: Framework Design and Comprehensive Exploration of Prompt Variations0
HSTforU: anomaly detection in aerial and ground-based videos with hierarchical spatio-temporal transformer for U-netCode1
End-to-End Long Document Summarization using Gradient Caching0
nnY-Net: Swin-NeXt with Cross-Attention for 3D Medical Images Segmentation0
Exploiting Latent Properties to Optimize Neural Codecs0
AdaptVC: High Quality Voice Conversion with Adaptive Learning0
Towards Precise Embodied Dialogue Localization via Causality Guided Diffusion0
EntitySAM: Segment Everything in Video0
3D-MVP: 3D Multiview Pretraining for Manipulation0
EffiDec3D: An Optimized Decoder for High-Performance and Efficient 3D Medical Image SegmentationCode1
LoKi: Low-dimensional KAN for Efficient Fine-tuning Image Models0
Video Language Model Pretraining with Spatio-temporal Masking0
Towards More General Video-based Deepfake Detection through Facial Component Guided Adaptation for Foundation ModelCode1
UCOD-DPL: Unsupervised Camouflaged Object Detection via Dynamic Pseudo-label Learning0
FFR: Frequency Feature Rectification for Weakly Supervised Semantic SegmentationCode0
Generative Gaussian Splatting for Unbounded 3D City Generation0
ReDiffDet: Rotation-equivariant Diffusion Model for Oriented Object Detection0
Exploring Historical Information for RGBE Visual Tracking with Mamba0
Annotation Ambiguity Aware Semi-Supervised Medical Image Segmentation0
Hierarchical Compact Clustering Attention (COCA) for Unsupervised Object-Centric Learning0
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