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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
Channelformer: Attention based Neural Solution for Wireless Channel Estimation and Effective Online TrainingCode1
Doodle Your 3D: From Abstract Freehand Sketches to Precise 3D ShapesCode1
A Physics-Informed Meta-Learning Framework for the Continuous Solution of Parametric PDEs on Arbitrary GeometriesCode1
CoADNet: Collaborative Aggregation-and-Distribution Networks for Co-Salient Object DetectionCode1
Doubly-Iterative Sparsified MMSE Turbo Equalization for OTFS ModulationCode1
COAP: Compositional Articulated Occupancy of PeopleCode1
DRU-net: An Efficient Deep Convolutional Neural Network for Medical Image SegmentationCode1
DxFormer: A Decoupled Automatic Diagnostic System Based on Decoder-Encoder Transformer with Dense Symptom RepresentationsCode1
CodeT5: Identifier-aware Unified Pre-trained Encoder-Decoder Models for Code Understanding and GenerationCode1
CodeTrans: Towards Cracking the Language of Silicon's Code Through Self-Supervised Deep Learning and High Performance ComputingCode1
EEG-to-Text Translation: A Model for Deciphering Human Brain ActivityCode1
EmbedLLM: Learning Compact Representations of Large Language ModelsCode1
Embracing Consistency: A One-Stage Approach for Spatio-Temporal Video GroundingCode1
CoGS: Controllable Generation and Search from Sketch and StyleCode1
A Discourse-Aware Attention Model for Abstractive Summarization of Long DocumentsCode1
COIN++: Neural Compression Across ModalitiesCode1
A Pre-training Based Personalized Dialogue Generation Model with Persona-sparse DataCode1
Adversarial Watermarking Transformer: Towards Tracing Text Provenance with Data HidingCode1
Combining Frame-Synchronous and Label-Synchronous Systems for Speech RecognitionCode1
ColonFormer: An Efficient Transformer based Method for Colon Polyp SegmentationCode1
Combo of Thinking and Observing for Outside-Knowledge VQACode1
Combining GANs and AutoEncoders for Efficient Anomaly DetectionCode1
CommitBERT: Commit Message Generation Using Pre-Trained Programming Language ModelCode1
Compact Bidirectional Transformer for Image CaptioningCode1
Empirical Analysis of Training Strategies of Transformer-based Japanese Chit-chat SystemsCode1
CommitBERT: Commit Message Generation Using Pre-Trained Programming Language ModelCode1
AE-OT: A NEW GENERATIVE MODEL BASED ON EXTENDED SEMI-DISCRETE OPTIMAL TRANSPORTCode1
Compact Transformer Tracker with Correlative Masked ModelingCode1
ComplexGen: CAD Reconstruction by B-Rep Chain Complex GenerationCode1
Complex Handwriting Trajectory Recovery: Evaluation Metrics and AlgorithmCode1
BoB: BERT Over BERT for Training Persona-based Dialogue Models from Limited Personalized DataCode1
ARAPReg: An As-Rigid-As Possible Regularization Loss for Learning Deformable Shape GeneratorsCode1
Blockwise Parallel Decoding for Deep Autoregressive ModelsCode1
Arbitrary Point Cloud Upsampling with Spherical Mixture of GaussiansCode1
Blood Flow Speed Estimation with Optical Coherence Tomography Angiography ImagesCode1
PriorVAE: Encoding spatial priors with VAEs for small-area estimationCode1
End-to-End 3D Dense Captioning with Vote2Cap-DETRCode1
Compressing Facial Makeup Transfer Networks by Collaborative Distillation and Kernel DecompositionCode1
3D Object Tracking with TransformerCode1
A Real-time Fire Segmentation Method Based on A Deep Learning ApproachCode1
Concatenated Masked Autoencoders as Spatial-Temporal LearnerCode1
End-to-End Low Cost Compressive Spectral Imaging with Spatial-Spectral Self-AttentionCode1
Conditional Coding and Variable Bitrate for Practical Learned Video CodingCode1
Conditional DETR for Fast Training ConvergenceCode1
A Recurrent Vision-and-Language BERT for NavigationCode1
End-to-End Object Detection with TransformersCode1
Document-level Event Extraction via Parallel Prediction NetworksCode1
Context-aware Biases for Length ExtrapolationCode1
A Reinforcement Learning Based Encoder-Decoder Framework for Learning Stock Trading RulesCode1
Document-Level Neural Machine Translation with Hierarchical Attention NetworksCode1
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