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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
Integration of TensorFlow based Acoustic Model with Kaldi WFST Decoder0
Integration of Frame- and Label-synchronous Beam Search for Streaming Encoder-decoder Speech Recognition0
Integration of Dubbing Constraints into Machine Translation0
Real-time Monocular Depth Estimation on Embedded Systems0
Deep Video Inpainting Detection0
Analyzing the Implicit Position Encoding Ability of Transformer Decoder0
Integrating Phrase-based Reordering Features into a Chart-based Decoder for Machine Translation0
RUST: Latent Neural Scene Representations from Unposed Imagery0
Integrating Language Models into Direct Speech Translation: An Inference-Time Solution to Control Gender Inflection0
RVISA: Reasoning and Verification for Implicit Sentiment Analysis0
Integrating Functionalities To A System Via Autoencoder Hippocampus Network0
RXFOOD: Plug-in RGB-X Fusion for Object of Interest Detection0
Integrating Canonical Neural Units and Multi-Scale Training for Handwritten Text Recognition0
Deep Variational Multivariate Information Bottleneck -- A Framework for Variational Losses0
Bangla hate speech detection on social media using attention-based recurrent neural network0
InstructRetro: Instruction Tuning post Retrieval-Augmented Pretraining0
Deep Unsupervised Learning of 3D Point Clouds via Graph Topology Inference and Filtering0
Balancing Shared and Task-Specific Representations: A Hybrid Approach to Depth-Aware Video Panoptic Segmentation0
Instantaneous Bandwidth Estimation from Level-Crossing Samples via LSTM-based Encoder-Decoder Architecture0
Instance Selection for Online Automatic Post-Editing in a multi-domain scenario0
DeepTitle -- Leveraging BERT to generate Search Engine Optimized Headlines0
SACNet: A Spatially Adaptive Convolution Network for 2D Multi-organ Medical Segmentation0
Sadeed: Advancing Arabic Diacritization Through Small Language Model0
Balancing Robustness and Efficiency in Embedded DNNs Through Activation Function Selection0
SalFAU-Net: Saliency Fusion Attention U-Net for Salient Object Detection0
SalFoM: Dynamic Saliency Prediction with Video Foundation Models0
Salience Estimation with Multi-Attention Learning for Abstractive Text Summarization0
Saliency Detection via Global Context Enhanced Feature Fusion and Edge Weighted Loss0
Saliency-Driven Hierarchical Learned Image Coding for Machines0
Saliency-Driven Versatile Video Coding for Neural Object Detection0
Instance Optimal Decoding and the Restricted Isometry Property0
Deep Tensor ADMM-Net for Snapshot Compressive Imaging0
Instance-aware Remote Sensing Image Captioning with Cross-hierarchy Attention0
Deep Symmetric Network for Underexposed Image Enhancement With Recurrent Attentional Learning0
Balancing Cost and Benefit with Tied-Multi Transformers0
Analyzing the Forgetting Problem in Pretrain-Finetuning of Open-domain Dialogue Response Models0
Analyzing the Effectiveness of Listwise Reranking with Positional Invariance on Temporal Generalizability0
A Bitstream Feature Based Model for Video Decoding Energy Estimation0
Input Combination Strategies for Multi-Source Transformer Decoder0
SALTTS: Leveraging Self-Supervised Speech Representations for improved Text-to-Speech Synthesis0
SalyPath360: Saliency and Scanpath Prediction Framework for Omnidirectional Images0
SAM 2 in Robotic Surgery: An Empirical Evaluation for Robustness and Generalization in Surgical Video Segmentation0
Input Combination Strategies for Multi-Source Transformer Decoder0
Innovative semantic communication system0
Initial investigation of an encoder-decoder end-to-end TTS framework using marginalization of monotonic hard latent alignments0
Initial Experiments In Cross-Lingual Morphological Analysis Using Morpheme Segmentation0
Deep Switch Networks for Generating Discrete Data and Language0
SAM-I2I: Unleash the Power of Segment Anything Model for Medical Image Translation0
Inharmonious Region Localization via Recurrent Self-Reasoning0
Deep Spike Decoder (DSD)0
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