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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
Hear No Evil: Towards Adversarial Robustness of Automatic Speech Recognition via Multi-Task Learning0
Polynomial-based Self-Attention for Table Representation learning0
Polyp and Surgical Instrument Segmentation with Double Encoder-Decoder Networks0
Head-synchronous Decoding for Transformer-based Streaming ASR0
Polyp segmentation in colonoscopy images using DeepLabV3++0
Polytopic Autoencoders with Smooth Clustering for Reduced-order Modelling of Flows0
DC-PCN: Point Cloud Completion Network with Dual-Codebook Guided Quantization0
HeadGAP: Few-Shot 3D Head Avatar via Generalizable Gaussian Priors0
Audio Captioning with Composition of Acoustic and Semantic Information0
Head-First Linearization with Tree-Structured Representation0
Pose Guided Fashion Image Synthesis Using Deep Generative Model0
DCCRN+: Channel-wise Subband DCCRN with SNR Estimation for Speech Enhancement0
200x Low-dose PET Reconstruction using Deep Learning0
Pose-Guided High-Resolution Appearance Transfer via Progressive Training0
HD-DEMUCS: General Speech Restoration with Heterogeneous Decoders0
PoseLess: Depth-Free Vision-to-Joint Control via Direct Image Mapping with VLM0
All-In-One: Facial Expression Transfer, Editing and Recognition Using A Single Network0
Progressive Inference: Explaining Decoder-Only Sequence Classification Models Using Intermediate Predictions0
Progressive Motion Context Refine Network for Efficient Video Frame Interpolation0
Conditional DETR V2: Efficient Detection Transformer with Box Queries0
HC-GAE: The Hierarchical Cluster-based Graph Auto-Encoder for Graph Representation Learning0
HausaMT v1.0: Towards English-Hausa Neural Machine Translation0
Data Stealing Attack on Medical Images: Is it Safe to Export Networks from Data Lakes?0
The Landscape and Challenges of HPC Research and LLMs0
Audio-aware Query-enhanced Transformer for Audio-Visual Segmentation0
HATFormer: Historic Handwritten Arabic Text Recognition with Transformers0
Audio Adversarial Examples for Robust Hybrid CTC/Attention Speech Recognition0
Beyond Vanilla Variational Autoencoders: Detecting Posterior Collapse in Conditional and Hierarchical Variational Autoencoders0
Posterior Estimation for Dynamic PET imaging using Conditional Variational Inference0
Posterior Estimation Using Deep Learning: A Simulation Study of Compartmental Modeling in Dynamic PET0
Alleviating the Burden of Labeling: Sentence Generation by Attention Branch Encoder-Decoder Network0
PostGAN: A GAN-Based Post-Processor to Enhance the Quality of Coded Speech0
HashEncoding: Autoencoding with Multiscale Coordinate Hashing0
PottsMGNet: A Mathematical Explanation of Encoder-Decoder Based Neural Networks0
Power-law efficient neural codes provide general link between perceptual bias and discriminability0
PPEA-Depth: Progressive Parameter-Efficient Adaptation for Self-Supervised Monocular Depth Estimation0
HARP-Net: Hyper-Autoencoded Reconstruction Propagation for Scalable Neural Audio Coding0
PPTFormer: Pseudo Multi-Perspective Transformer for UAV Segmentation0
FCN+RL: A Fully Convolutional Network followed by Refinement Layers to Offline Handwritten Signature Segmentation0
Conditional Graph Neural Processes: A Functional Autoencoder Approach0
Adaptive Feature Fusion Neural Network for Glaucoma Segmentation on Unseen Fundus Images0
Practical Conformer: Optimizing size, speed and flops of Conformer for on-Device and cloud ASR0
Practical Issues of Action-conditioned Next Image Prediction0
Practical Measurements of Translucent Materials with Inter-Pixel Translucency Prior0
Program Language Translation Using a Grammar-Driven Tree-to-Tree Model0
Harnessing the Zero-Shot Power of Instruction-Tuned Large Language Model in End-to-End Speech Recognition0
Precipitation Nowcasting With Spatial And Temporal Transfer Learning Using Swin-UNETR0
Precise Length Control in Large Language Models0
Harnessing the Conditioning Sensorium for Improved Image Translation0
Enhancing Content Moderation with Culturally-Aware Models0
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