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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
Hierarchical Long-term Video Prediction without Supervision0
Hierarchical Learning for Generation with Long Source Sequences0
Part-based approximations for morphological operators using asymmetric auto-encoders0
Extended Gaze Following: Detecting Objects in Videos Beyond the Camera Field of View0
Augmented Abstractive Summarization With Document-LevelSemantic Graph0
Comparison of Optimizers for Fault Isolation and Diagnostics of Control Rod Drives0
A Low Memory Footprint Quantized Neural Network for Depth Completion of Very Sparse Time-of-Flight Depth Maps0
PointCG: Self-supervised Point Cloud Learning via Joint Completion and Generation0
Point Clouds Learning with Attention-based Graph Convolution Networks0
PoliFormer: Scaling On-Policy RL with Transformers Results in Masterful Navigators0
Hierarchical GPT with Congruent Transformers for Multi-Sentence Language Models0
Patching Leaks in the Charformer for Generative Tasks0
Comparison of the effects of attention mechanism on translation tasks of different lengths of ambiguous words0
PatchTrack: Multiple Object Tracking Using Frame Patches0
All You Need is an Improving Column: Enhancing Column Generation for Parallel Machine Scheduling via Transformers0
Path-minimizing Latent ODEs for improved extrapolation and inference0
Decoder-based Discriminative Training of Phrase Segmentation for Statistical Machine Translation0
Hierarchical Disentangle Network for Object Representation Learning0
Hierarchical Context-Aware Transformers for Non-Autoregressive Text to Speech0
Hierarchical Compact Clustering Attention (COCA) for Unsupervised Object-Centric Learning0
External Prompt Features Enhanced Parameter-efficient Fine-tuning for Salient Object Detection0
PBP: Path-based Trajectory Prediction for Autonomous Driving0
Hierarchical Compact Clustering Attention (COCA) for Unsupervised Object-Centric Learning0
Extract-and-Abstract: Unifying Extractive and Abstractive Summarization within Single Encoder-Decoder Framework0
DECK: Model Hardening for Defending Pervasive Backdoors0
Almost Free Semantic Draft for Neural Machine Translation0
PDANet: Pyramid Density-aware Attention Net for Accurate Crowd Counting0
PMR-Net: Parallel Multi-Resolution Encoder-Decoder Network Framework for Medical Image Segmentation0
PDSS: A Privacy-Preserving Framework for Step-by-Step Distillation of Large Language Models0
PD-APE: A Parallel Decoding Framework with Adaptive Position Encoding for 3D Visual Grounding0
Hierarchical Boundary-Aware Neural Encoder for Video Captioning0
Extraction of Airways using Graph Neural Networks0
Hierarchical Bayes Autoencoders0
DecBERT: Enhancing the Language Understanding of BERT with Causal Attention Masks0
PedFormer: Pedestrian Behavior Prediction via Cross-Modal Attention Modulation and Gated Multitask Learning0
Extractive and Abstractive Summarization Methods for Financial Narrative Summarization in English, Spanish and Greek0
Hierarchical Attention Transformer Architecture For Syntactic Spell Correction0
Hierarchical Attention Encoder Decoder0
PEPSI : Fast Image Inpainting With Parallel Decoding Network0
Audio-Visual Speech Enhancement Using Multimodal Deep Convolutional Neural Networks0
Hierarchical Attention Decoder for Solving Math Word Problems0
Perceptual Conditional Generative Adversarial Networks for End-to-End Image Colourization0
Extreme Precipitation Nowcasting using Multi-Task Latent Diffusion Models0
Perceptual Image Compression with Cooperative Cross-Modal Side Information0
Hierarchical Aspect-guided Explanation Generation for Explainable Recommendation0
Dec-Adapter: Exploring Efficient Decoder-Side Adapter for Bridging Screen Content and Natural Image Compression0
Audio-Visual Speech Enhancement in Noisy Environments via Emotion-Based Contextual Cues0
Perceptually-motivated Spatial Audio Codec for Higher-Order Ambisonics Compression0
PMMTalk: Speech-Driven 3D Facial Animation from Complementary Pseudo Multi-modal Features0
Hide and Seek: How Does Watermarking Impact Face Recognition?0
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