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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
Learning Generic Sentence Representations Using Convolutional Neural Networks—0
Neural Residual Radiance Fields for Streamably Free-Viewpoint Videos—0
Learning Gaussian Maps for Dense Object Detection—0
Discrete Messages Improve Communication Efficiency among Isolated Intelligent Agents—0
Neural Scene De-Rendering—0
Neural Search Space in Gboard Decoder—0
Binding and Perspective Taking as Inference in a Generative Neural Network Model—0
Neural Sequence Learning Models for Word Sense Disambiguation—0
An Encoder-Decoder Framework Translating Natural Language to Database Queries—0
Neural Shape Parsers for Constructive Solid Geometry—0
A Deep Learning Sequential Decoder for Transient High-Density Electromyography in Hand Gesture Recognition Using Subject-Embedded Transfer Learning—0
Learning Fully Dense Neural Networks for Image Semantic Segmentation—0
Learning from Pseudo Lesion: A Self-supervised Framework for COVID-19 Diagnosis—0
Learning from Multiple Time Series: A Deep Disentangled Approach to Diversified Time Series Forecasting—0
Learning from Label Proportions in Brain-Computer Interfaces: Online Unsupervised Learning with Guarantees—0
Neural Tree Transducers for Tree to Tree Learning—0
Discrete Diffusion Language Model for Long Text Summarization—0
Discrepancy-based Active Learning for Weakly Supervised Bleeding Segmentation in Wireless Capsule Endoscopy Images—0
Learning Flow Functions from Data with Applications to Nonlinear Oscillators—0
Discovery of slow variables in a class of multiscale stochastic systems via neural networks—0
Binary Segmentation of Seismic Facies Using Encoder-Decoder Neural Networks—0
Neural Window Fully-Connected CRFs for Monocular Depth Estimation—0
NeuroMax: Enhancing Neural Topic Modeling via Maximizing Mutual Information and Group Topic Regularization—0
Neurons Speak in Ranges: Breaking Free from Discrete Neuronal Attribution—0
An Encoder-Decoder CNN for Hair Removal in Dermoscopic Images—0
Neuroscientific User Models: The Source of Uncertain User Feedback and Potentials for Improving Web Personalisation—0
Learning Flat Latent Manifolds with VAEs—0
Learning Effective NeRFs and SDFs Representations with 3D Generative Adversarial Networks for 3D Object Generation: Technical Report for ICCV 2023 OmniObject3D Challenge—0
Discovering Useful Sentence Representations from Large Pretrained Language Models—0
New Approaches to Long Document Summarization: Fourier Transform Based Attention in a Transformer Model—0
Learning Causal Domain-Invariant Temporal Dynamics for Few-Shot Action Recognition—0
New Encoder Learning for Captioning Heavy Rain Images via Semantic Visual Feature Matching—0
Discovering the building blocks of dark matter halo density profiles with neural networks—0
News Image Steganography: A Novel Architecture Facilitates the Fake News Identification—0
Discovering Syntactic Interaction Clues for Human-Object Interaction Detection—0
NGPU-LM: GPU-Accelerated N-Gram Language Model for Context-Biasing in Greedy ASR Decoding—0
Learning Distributions via Monte-Carlo Marginalization—0
Learning Disentangling and Fusing Networks for Face Completion Under Structured Occlusions—0
Discovering Non-Monotonic Autoregressive Ordering for Text Generation Models using Sinkhorn Distributions—0
Binary DAD-Net: Binarized Driveable Area Detection Network for Autonomous Driving—0
An encoder-decoder-based method for COVID-19 lung infection segmentation—0
Learning Disentangled Representation Implicitly via Transformer for Occluded Person Re-Identification—0
Discovering Latent Representations of Relations for Interacting Systems—0
NIT Rourkela Machine Translation(MT) System Submission to WAT 2022 for MultiIndicMT: An Indic Language Multilingual Shared Task—0
Learning Disentangled Latent Factors from Paired Data in Cross-Modal Retrieval: An Implicit Identifiable VAE Approach—0
Learning Discriminative Features using Encoder-Decoder type Deep Neural Nets—0
Learning Diffractive Optical Communication Around Arbitrary Opaque Occlusions—0
NLP-enabled Trajectory Map-matching in Urban Road Networks using a Transformer-based Encoder-decoder—0
Discourse Representation Structure Parsing with Recurrent Neural Networks and the Transformer Model—0
Bimodal Connection Attention Fusion for Speech Emotion Recognition—0
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