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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
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Semantic Communication for the Internet of Sounds: Architecture, Design Principles, and Challenges0
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Geometric Approaches to Increase the Expressivity of Deep Neural Networks for MR Reconstruction0
Adapting to Covariate Shift in Real-time by Encoding Trees with Motion Equations0
Semantic-CD: Remote Sensing Image Semantic Change Detection towards Open-vocabulary Setting0
Semantic Communications for Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) Toward Effective Content Creation0
SelfCP: Compressing Over-Limit Prompt via the Frozen Large Language Model Itself0
Geometric Algebra Planes: Convex Implicit Neural Volumes0
Cross-Modality Transformer for Visible-Infrared Person Re-Identification0
GeoFormer: Predicting Human Mobility using Generative Pre-trained Transformer (GPT)0
Self-Attention Guided Copy Mechanism for Abstractive Summarization0
GEOcc: Geometrically Enhanced 3D Occupancy Network with Implicit-Explicit Depth Fusion and Contextual Self-Supervision0
Semantic-Aware Image Compressed Sensing0
Self and turbo iterations for MIMO receivers and large-scale systems0
Self-Adaptive Forecasting for Improved Deep Learning on Non-Stationary Time-Series0
GenTUS: Simulating User Behaviour and Language in Task-oriented Dialogues with Generative Transformers0
Selective Decoding for Cross-lingual Open Information Extraction0
Attention based Occlusion Removal for Hybrid Telepresence Systems0
Select, Attend, and Transfer: Light, Learnable Skip Connections0
Text Generation with Diffusion Language Models: A Pre-training Approach with Continuous Paragraph Denoise0
Semantic-aware Transmission for Robust Point Cloud Classification0
Genetic U-Net: Automatically Designed Deep Networks for Retinal Vessel Segmentation Using a Genetic Algorithm0
Self-Attention Limits Working Memory Capacity of Transformer-Based Models0
Self-Attention Linguistic-Acoustic Decoder0
Seismic inversion using hybrid quantum neural networks0
Seismic Facies Analysis: A Deep Domain Adaptation Approach0
Cross-modal Clinical Graph Transformer for Ophthalmic Report Generation0
SegT: A Novel Separated Edge-guidance Transformer Network for Polyp Segmentation0
SEG-SAM: Semantic-Guided SAM for Unified Medical Image Segmentation0
Self-Feedback DETR for Temporal Action Detection0
Geometric Autoencoders -- What You See is What You Decode0
Self-Knowledge Distillation for Surgical Phase Recognition0
Generic Mechanism for Reducing Repetitions in Encoder-Decoder Models0
Attention-based Neural Load Forecasting: A Dynamic Feature Selection Approach0
A Learned Compact and Editable Light Field Representation0
Cross-Lingual Word Alignment for ASEAN Languages with Contrastive Learning0
SegNetr: Rethinking the local-global interactions and skip connections in U-shaped networks0
Self-supervised and Supervised Joint Training for Resource-rich Machine Translation0
Attention-based Multi-scale Gated Recurrent Encoder with Novel Correlation Loss for COVID-19 Progression Prediction0
Generic decoding of seen and imagined objects using hierarchical visual features0
Self-Supervised Encoder for Fault Prediction in Electrochemical Cells0
Self-supervision and Learnable STRFs for Age, Emotion, and Country Prediction0
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