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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.

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Crowd Counting and Density Estimation by Trellis Encoder-Decoder Network—0
Self-Feedback DETR for Temporal Action Detection—0
Global Attention-based Encoder-Decoder LSTM Model for Temperature Prediction of Permanent Magnet Synchronous Motors—0
GLM: General Language Model Pretraining with Autoregressive Blank Infilling—0
Crossword: A Semantic Approach to Data Compression via Masking—0
Glissando-Net: Deep sinGLe vIew category level poSe eStimation ANd 3D recOnstruction—0
Attentioned Convolutional LSTM InpaintingNetwork for Anomaly Detection in Videos—0
Adapting Whisper for Code-Switching through Encoding Refining and Language-Aware Decoding—0
Self-Knowledge Distillation for Surgical Phase Recognition—0
GLID: Pre-training a Generalist Encoder-Decoder Vision Model—0
GLEAN: Generative Latent Bank for Large-Factor Image Super-Resolution—0
Cross-View Completion Models are Zero-shot Correspondence Estimators—0
GLD-Net: Improving Monaural Speech Enhancement by Learning Global and Local Dependency Features with GLD Block—0
Cross-subject Decoding of Eye Movement Goals from Local Field Potentials—0
Attention-Constrained Inference for Robust Decoder-Only Text-to-Speech—0
Gland Segmentation Via Dual Encoders and Boundary-Enhanced Attention—0
Attention Beam: An Image Captioning Approach—0
A Lexical-aware Non-autoregressive Transformer-based ASR Model—0
giniUs @LT-EDI-ACL2022: Aasha: Transformers based Hope-EDI—0
Cross Scene Prediction via Modeling Dynamic Correlation using Latent Space Shared Auto-Encoders—0
GhostVec: A New Threat to Speaker Privacy of End-to-End Speech Recognition System—0
Attention-based Wav2Text with Feature Transfer Learning—0
CrossMPT: Cross-attention Message-Passing Transformer for Error Correcting Codes—0
Getting More Data for Low-resource Morphological Inflection: Language Models and Data Augmentation—0
Attention-based UAV Trajectory Optimization for Wireless Power Transfer-assisted IoT Systems—0
Get a Model! Model Hijacking Attack Against Machine Learning Models—0
Adapting Vision Foundation Models for Plant Phenotyping—0
SelfCP: Compressing Over-Limit Prompt via the Frozen Large Language Model Itself—0
Self-Ensembling Contrastive Learning for Semi-Supervised Medical Image Segmentation—0
Gesture2Text: A Generalizable Decoder for Word-Gesture Keyboards in XR Through Trajectory Coarse Discretization and Pre-training—0
German-Arabic Speech-to-Speech Translation for Psychiatric Diagnosis—0
Cross Modification Attention Based Deliberation Model for Image Captioning—0
Geometry-Preserving Encoder/Decoder in Latent Generative Models—0
Crossmodal Voice Conversion—0
Attention-based Transducer for Online Speech Recognition—0
Cross-Modal Virtual Sensing for Combustion Instability Monitoring—0
Attention-based Residual Speech Portrait Model for Speech to Face Generation—0
Geometry-Biased Transformer for Robust Multi-View 3D Human Pose Reconstruction—0
Geometry-Aware Segmentation of Remote Sensing Images via Implicit Height Estimation—0
A Learning-Based Approach to Address Complexity-Reliability Tradeoff in OS Decoders—0
Geometry-Aware Hamiltonian Variational Auto-Encoder—0
Geometry-Aware Face Completion and Editing—0
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Hierarchical Point-Edge Interaction Network for Point Cloud Semantic Segmentation—0
Geometry adaptive waveformer for cardio-vascular modeling—0
Geometric deep learning for computational mechanics Part II: Graph embedding for interpretable multiscale plasticity—0
Geometric Autoencoders -- What You See is What You Decode—0
Geometric Approaches to Increase the Expressivity of Deep Neural Networks for MR Reconstruction—0
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