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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
Differential Informed Auto-Encoder0
Large-Scale Visual Speech Recognition0
Part-based approximations for morphological operators using asymmetric auto-encoders0
Large-scale End-of-Life Prediction of Hard Disks in Distributed Datacenters0
Beyond Single Stage Encoder-Decoder Networks: Deep Decoders for Semantic Image Segmentation0
An Empirical Investigation of Commonsense Self-Supervision with Knowledge Graphs0
A Deep Learning Approach for SAR Tomographic Imaging of Forested Areas0
Large Model driven Radiology Report Generation with Clinical Quality Reinforcement Learning0
AutoTTS: End-to-End Text-to-Speech Synthesis through Differentiable Duration Modeling0
Large Language Models for Simultaneous Named Entity Extraction and Spelling Correction0
Diff3DETR:Agent-based Diffusion Model for Semi-supervised 3D Object Detection0
Large Language Models for Page Stream Segmentation0
Large Language Models for Captioning and Retrieving Remote Sensing Images0
Large Language Models for Biomedical Knowledge Graph Construction: Information extraction from EMR notes0
Beyond Pixels: Leveraging the Language of Soccer to Improve Spatio-Temporal Action Detection in Broadcast Videos0
Path-minimizing Latent ODEs for improved extrapolation and inference0
Large Language Model Partitioning for Low-Latency Inference at the Edge0
Large Language Model-Based Semantic Communication System for Image Transmission0
Large Language Model as a Universal Clinical Multi-task Decoder0
PaveSAM Segment Anything for Pavement Distress0
DIFAI: Diverse Facial Inpainting using StyleGAN Inversion0
PBP: Path-based Trajectory Prediction for Autonomous Driving0
PCDiff: Proactive Control for Ownership Protection in Diffusion Models with Watermark Compatibility0
Large Hole Image Inpainting With Compress-Decompression Network0
Laplacian-guided Entropy Model in Neural Codec with Blur-dissipated Synthesis0
Dictionary Update for NMF-based Voice Conversion Using an Encoder-Decoder Network0
Beyond One Glance: Gated Recurrent Architecture for Hand Segmentation0
An Empirical Investigation into Learning Bug-Fixing Patches in the Wild via Neural Machine Translation0
A Deep Learning Approach for Privacy Preservation in Assisted Living0
PD-APE: A Parallel Decoding Framework with Adaptive Position Encoding for 3D Visual Grounding0
Abstractive Text-Image Summarization Using Multi-Modal Attentional Hierarchical RNN0
3dDepthNet: Point Cloud Guided Depth Completion Network for Sparse Depth and Single Color Image0
LAPFormer: A Light and Accurate Polyp Segmentation Transformer0
Pedestrian Trajectory Forecasting Using Deep Ensembles Under Sensing Uncertainty0
PedFormer: Pedestrian Behavior Prediction via Cross-Modal Attention Modulation and Gated Multitask Learning0
Language verY Rare for All0
Language-universal phonetic encoder for low-resource speech recognition0
Language Tokens: Simply Improving Zero-Shot Multi-Aligned Translation in Encoder-Decoder Models0
Language Tokens: A Frustratingly Simple Approach Improves Zero-Shot Performance of Multilingual Translation0
DialogVED: A Pre-trained Latent Variable Encoder-Decoder Model for Dialog Response Generation0
Beyond Mono to Binaural: Generating Binaural Audio from Mono Audio with Depth and Cross Modal Attention0
Perceptual Conditional Generative Adversarial Networks for End-to-End Image Colourization0
Language Relatedness and Lexical Closeness can help Improve Multilingual NMT: IITBombay@MultiIndicNMT WAT20210
Perceptual Image Compression with Cooperative Cross-Modal Side Information0
Language Models, Graph Searching, and Supervision Adulteration: When More Supervision is Less and How to Make More More0
Dialogue Response Generation via Contrastive Latent Representation Learning0
Language Models are Good Translators0
Perceptually-motivated Spatial Audio Codec for Higher-Order Ambisonics Compression0
Dialogue-act-driven Conversation Model : An Experimental Study0
Language Modeling with Deep Transformers0
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