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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
Generating Diverse Translation by Manipulating Multi-Head Attention0
Empirical Autopsy of Deep Video Captioning Frameworks0
Segmenting Medical MRI via Recurrent Decoding CellCode0
Automatically Neutralizing Subjective Bias in TextCode0
Heart Segmentation From MRI Scans Using Convolutional Neural NetworkCode0
A Joint Learning Framework With BERT for Spoken Language Understanding0
SINet: Extreme Lightweight Portrait Segmentation Networks with Spatial Squeeze Modules and Information Blocking DecoderCode2
Take an Emotion Walk: Perceiving Emotions from Gaits Using Hierarchical Attention Pooling and Affective Mapping0
Co-Attention Hierarchical Network: Generating Coherent Long Distractors for Reading Comprehension0
Sibling Neural Estimators: Improving Iterative Image Decoding with Gradient Communication0
Segmentation of Defective Skulls from CT Data for Tissue Modelling0
Generalizable Resource Allocation in Stream Processing via Deep Reinforcement LearningCode0
Online Learned Continual Compression with Adaptive Quantization ModulesCode1
Live Face De-Identification in Video0
Two-Stream FCNs to Balance Content and Style for Style Transfer0
SimVAE: Simulator-Assisted Training forInterpretable Generative Models0
Modality to Modality Translation: An Adversarial Representation Learning and Graph Fusion Network for Multimodal FusionCode0
An explanation method for Siamese neural networks0
Classification as Decoder: Trading Flexibility for Control in Medical Dialogue0
All-In-One: Facial Expression Transfer, Editing and Recognition Using A Single Network0
Improving Non-Intrusive Load Disaggregation through an Attention-Based Deep Neural NetworkCode0
Generating Persona Consistent Dialogues by Exploiting Natural Language InferenceCode0
Enhanced Voice Post Processing Using Voice Decoder Guidance Indicators0
BiNet: Degraded-Manuscript Binarization in Diverse Document Textures and Layouts using Deep Encoder-Decoder Networks0
Deep Encoder-decoder Adversarial Reconstruction (DEAR) Network for 3D CT from Few-view Data0
Location-aware Upsampling for Semantic SegmentationCode0
Privacy-Preserving Adversarial Representation Learning in ASR: Reality or Illusion?0
A Pre-training Based Personalized Dialogue Generation Model with Persona-sparse DataCode1
Multi-Step Chord Sequence Prediction Based on Aggregated Multi-Scale Encoder-Decoder NetworkCode0
GMAN: A Graph Multi-Attention Network for Traffic PredictionCode0
Emotional Voice Conversion using Multitask Learning with Text-to-speechCode0
Listen and Fill in the Missing Letters: Non-Autoregressive Transformer for Speech Recognition0
Modelling Bahdanau Attention using Election methods aided by Q-Learning0
Efficient Dialogue State Tracking by Selectively Overwriting MemoryCode1
Using U-Nets to Create High-Fidelity Virtual Observations of the Solar CoronaCode0
Two-Headed Monster And Crossed Co-Attention Networks0
A Simplified Fully Quantized Transformer for End-to-end Speech RecognitionCode0
Speaker Adaptation for Attention-Based End-to-End Speech Recognition0
Enforcing Encoder-Decoder Modularity in Sequence-to-Sequence Models0
Resurrecting Submodularity for Neural Text Generation0
Turbo Autoencoder: Deep learning based channel codes for point-to-point communication channelsCode0
Cross-subject Decoding of Eye Movement Goals from Local Field Potentials0
A Good Sample is Hard to Find: Noise Injection Sampling and Self-Training for Neural Language Generation ModelsCode0
A Gated Hypernet Decoder for Polar Codes0
Lipschitz Constrained Parameter Initialization for Deep Transformers0
Low-Level Linguistic Controls for Style Transfer and Content PreservationCode0
AutoIDS: Auto-encoder Based Method for Intrusion Detection System0
Teacher-Student Training for Robust Tacotron-based TTS0
Deep Learning Models for Global Coordinate Transformations that Linearize PDEs0
ViSTRA2: Video Coding using Spatial Resolution and Effective Bit Depth Adaptation0
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