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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
Learning to Decode the Surface Code with a Recurrent, Transformer-Based Neural Network—0
Multiple-level Point Embedding for Solving Human Trajectory Imputation with Prediction—0
Classification and Generation of real-world data with an Associative Memory Model—0
Learning to Decode for Future Success—0
Blind Motion Deblurring with Cycle Generative Adversarial Networks—0
An End-to-End Speech Recognition for the Nepali Language—0
A Deep Single Image Rectification Approach for Pan-Tilt-Zoom Cameras—0
AccDecoder: Accelerated Decoding for Neural-enhanced Video Analytics—0
Multi-Projection Fusion and Refinement Network for Salient Object Detection in 360° Omnidirectional Image—0
Multi-Prompt Fine-Tuning of Foundation Models for Enhanced Medical Image Segmentation—0
Vera Verto: Multimodal Hijacking Attack—0
Multi-rate attention architecture for fast streamable Text-to-speech spectrum modeling—0
Learning to Decode 7T-like MR Image Reconstruction from 3T MR Images—0
Learning to Deblur and Rotate Motion-Blurred Faces—0
Learning to Correspond Dynamical Systems—0
Multi Resolution LSTM For Long Term Prediction In Neural Activity Video—0
Multi-scale 2D Temporal Map Diffusion Models for Natural Language Video Localization—0
Multi-scale Alignment and Contextual History for Attention Mechanism in Sequence-to-sequence Model—0
Learning to Control the Fine-grained Sentiment for Story Ending Generation—0
Distributionally Robust Cross Subject EEG Decoding—0
Learning to Communicate: Channel Auto-encoders, Domain Specific Regularizers, and Attention—0
Learning to Collocate Neural Modules for Image Captioning—0
Learning to Authenticate with Deep Multibiometric Hashing and Neural Network Decoding—0
Multiscale Convolutional Transformer with Center Mask Pretraining for Hyperspectral Image Classification—0
Distributed Video Adaptive Block Compressive Sensing—0
Multi-scale Feature Enhancement in Multi-task Learning for Medical Image Analysis—0
Blind Face Restoration via Integrating Face Shape and Generative Priors—0
Multi-Scale Fully Convolutional Network for Cardiac Left Ventricle Segmentation—0
An End-to-End Reinforcement Learning Based Approach for Micro-View Order-Dispatching in Ride-Hailing—0
Learning to Attend, Copy, and Generate for Session-Based Query Suggestion—0
Distributed Semantic Segmentation with Efficient Joint Source and Task Decoding—0
Learning to Answer by Learning to Ask: Getting the Best of GPT-2 and BERT Worlds—0
Learning to Animate Images from A Few Videos to Portray Delicate Human Actions—0
Distributed Radiance Fields for Edge Video Compression and Metaverse Integration in Autonomous Driving—0
Blind deblurring for microscopic pathology images using deep learning networks—0
Learning the Linear Quadratic Regulator from Nonlinear Observations—0
Distributed Image Transmission using Deep Joint Source-Channel Coding—0
Multiscale Spatio-Temporal Graph Neural Networks for 3D Skeleton-Based Motion Prediction—0
Blemish-Aware and Progressive Face Retouching With Limited Paired Data—0
Multi Scale Supervised 3D U-Net for Kidney and Tumor Segmentation—0
An End-to-End OCR Text Re-organization Sequence Learning for Rich-text Detail Image Comprehension—0
Multi-Sensor Prognostics using an Unsupervised Health Index based on LSTM Encoder-Decoder—0
Multi Sentence Description of Complex Manipulation Action Videos—0
Learning Syntactic and Dynamic Selective Encoding for Document Summarization—0
Learning Symmetric and Asymmetric Steganography via Adversarial Training—0
Learning suction graspability considering grasp quality and robot reachability for bin-picking—0
Distributed Evolution of Deep Autoencoders—0
Learning Structural Information for Syntax-Controlled Paraphrase Generation—0
Learning Speaker-specific Lip-to-Speech Generation—0
Distributed Compressive Sensing: A Deep Learning Approach—0
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