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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
Performance Analysis of Deep Learning based on Recurrent Neural Networks for Channel Coding0
Eyenet: Attention based Convolutional Encoder-Decoder Network for Eye Region Segmentation0
Performance Monitoring for End-to-End Speech Recognition0
Period VITS: Variational Inference with Explicit Pitch Modeling for End-to-end Emotional Speech Synthesis0
Pose-guided Generative Adversarial Net for Novel View Action Synthesis0
PostureHMR: Posture Transformation for 3D Human Mesh Recovery0
Hierarchical GPT with Congruent Transformers for Multi-Sentence Language Models0
fabSAM: A Farmland Boundary Delineation Method Based on the Segment Anything Model0
FABULA: Intelligence Report Generation Using Retrieval-Augmented Narrative Construction0
Personalization for BERT-based Discriminative Speech Recognition Rescoring0
Towards Personalization of CTC Speech Recognition Models with Contextual Adapters and Adaptive Boosting0
Personalized Audio Quality Preference Prediction0
Personalized Bundle List Recommendation0
Image-to-Image Translation with Disentangled Latent Vectors for Face Editing0
All You Need is an Improving Column: Enhancing Column Generation for Parallel Machine Scheduling via Transformers0
Decoder-based Discriminative Training of Phrase Segmentation for Statistical Machine Translation0
Portfolio Transformer for Attention-Based Asset Allocation0
Personalized Speech-driven Expressive 3D Facial Animation Synthesis with Style Control0
Hierarchical Disentangle Network for Object Representation Learning0
Hierarchical Context-Aware Transformers for Non-Autoregressive Text to Speech0
Face Retrieval using Frequency Decoded Local Descriptor0
PerTok: Expressive Encoding and Modeling of Symbolic Musical Ideas and Variations0
Hierarchical Compact Clustering Attention (COCA) for Unsupervised Object-Centric Learning0
A Short Study on Compressing Decoder-Based Language Models0
PFA-ScanNet: Pyramidal Feature Aggregation with Synergistic Learning for Breast Cancer Metastasis Analysis0
Hierarchical Compact Clustering Attention (COCA) for Unsupervised Object-Centric Learning0
DECK: Model Hardening for Defending Pervasive Backdoors0
Almost Free Semantic Draft for Neural Machine Translation0
Hierarchical Boundary-Aware Neural Encoder for Video Captioning0
PhaseNet for Video Frame Interpolation0
Hierarchical Bayes Autoencoders0
DecBERT: Enhancing the Language Understanding of BERT with Causal Attention Masks0
Hierarchical Attention Transformer Architecture For Syntactic Spell Correction0
Hierarchical Attention Encoder Decoder0
Audio-Visual Speech Enhancement Using Multimodal Deep Convolutional Neural Networks0
Hierarchical Attention Decoder for Solving Math Word Problems0
Hierarchical Aspect-guided Explanation Generation for Explainable Recommendation0
Physically constrained short-term vehicle trajectory forecasting with naive semantic maps0
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
Polytopic Autoencoders with Smooth Clustering for Reduced-order Modelling of Flows0
Physics-based Feature Dehazing Networks0
Pose Discrepancy Spatial Transformer Based Feature Disentangling for Partial Aspect Angles SAR Target Recognition0
Factor Analysis, Probabilistic Principal Component Analysis, Variational Inference, and Variational Autoencoder: Tutorial and Survey0
Hide and Seek: How Does Watermarking Impact Face Recognition?0
Physics-informed Machine Learning for Calibrating Macroscopic Traffic Flow Models0
Hidden State Guidance: Improving Image Captioning using An Image Conditioned Autoencoder0
DDU-Net: Dual-Decoder-U-Net for Road Extraction Using High-Resolution Remote Sensing Images0
Hidden State Approximation in Recurrent Neural Networks Using Continuous Particle Filtering0
Hidden Schema Networks0
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