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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
PyraPose: Feature Pyramids for Fast and Accurate Object Pose Estimation under Domain ShiftCode0
AlphaViT: A Flexible Game-Playing AI for Multiple Games and Variable Board SizesCode0
A Hierarchical Encoding-Decoding Scheme for Abstractive Multi-document SummarizationCode0
Pushing Trade-Off Boundaries: Compact yet Effective Remote Sensing Change DetectionCode0
Pushing the Limits of Low-Resource Morphological InflectionCode0
Context-Dependent Semantic Parsing over Temporally Structured DataCode0
Punny Captions: Witty Wordplay in Image DescriptionsCode0
PULASki: Learning inter-rater variability using statistical distances to improve probabilistic segmentationCode0
Fixed and Adaptive Simultaneous Machine Translation Strategies Using AdaptersCode0
FissionVAE: Federated Non-IID Image Generation with Latent Space and Decoder DecompositionCode0
FIRE: Food Image to REcipe generationCode0
FIR-based Future Trajectory Prediction in Nighttime Autonomous DrivingCode0
A Stable and Effective Learning Strategy for Trainable Greedy DecodingCode0
AHEAD: A Triple Attention Based Heterogeneous Graph Anomaly Detection ApproachCode0
3D Shape Reconstruction from Sketches via Multi-view Convolutional NetworksCode0
Pseudo Label-Guided Data Fusion and Output Consistency for Semi-Supervised Medical Image SegmentationCode0
Fingerspelling PoseNet: Enhancing Fingerspelling Translation with Pose-Based Transformer ModelsCode0
Context-Aware Prediction of Derivational Word-formsCode0
AFFSegNet: Adaptive Feature Fusion Segmentation Network for Microtumors and Multi-Organ SegmentationCode0
Fine-Grained Trajectory-based Travel Time Estimation for Multi-city Scenarios Based on Deep Meta-LearningCode0
Prot2Chat: Protein LLM with Early-Fusion of Text, Sequence and StructureCode0
PromptTTS: Controllable Text-to-Speech with Text DescriptionsCode0
Fine-Grained Spatiotemporal Motion Alignment for Contrastive Video Representation LearningCode0
Fine-grained spatial-temporal perception for gas leak segmentationCode0
Context-Aware Cross-Attention for Non-Autoregressive TranslationCode0
Assisted Sound Sample Generation with Musical Conditioning in Adversarial Auto-EncodersCode0
Fine-grained Contrastive Learning for Definition GenerationCode0
Project-Level Encoding for Neural Source Code Summarization of SubroutinesCode0
Rethinking 3D LiDAR Point Cloud SegmentationCode0
Prohibited Items Segmentation via Occlusion-aware Bilayer ModelingCode0
Filter Pruning for Efficient CNNs via Knowledge-driven Differential Filter SamplerCode0
Context-adaptive neural network based prediction for image compressionCode0
Assessing incrementality in sequence-to-sequence modelsCode0
Progressive Feature Fusion Network for Realistic Image DehazingCode0
Content Based Singing Voice Extraction From a Musical MixtureCode0
AGSS-VOS: Attention Guided Single-Shot Video Object SegmentationCode0
Action-conditioned On-demand Motion GenerationCode0
PrObeD: Proactive Object Detection WrapperCode0
FFR: Frequency Feature Rectification for Weakly Supervised Semantic SegmentationCode0
Principal Bit Analysis: Autoencoding with Schur-Concave LossCode0
Principal Component ClassificationCode0
Few 'Zero Level Set'-Shot Learning of Shape Signed Distance Functions in Feature SpaceCode0
Constrained Graph Variational Autoencoders for Molecule DesignCode0
Pre-training with Random Orthogonal Projection Image ModelingCode0
Pre-training vs. Fine-tuning: A Reproducibility Study on Dense Retrieval Knowledge AcquisitionCode0
Constrained Generation of Semantically Valid Graphs via Regularizing Variational AutoencodersCode0
A GRU-based Encoder-Decoder Approach with Attention for Online Handwritten Mathematical Expression RecognitionCode0
Few-Shot Adaptive Gaze EstimationCode0
Pre-training Cross-lingual Open Domain Question Answering with Large-scale Synthetic SupervisionCode0
Pretraining-Based Natural Language Generation for Text SummarizationCode0
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