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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
FERAtt: Facial Expression Recognition with Attention NetCode0
Pretrained Speech Encoders and Efficient Fine-tuning Methods for Speech Translation: UPC at IWSLT 2022Code0
ConMe: Rethinking Evaluation of Compositional Reasoning for Modern VLMsCode0
Predictive Coding Based Multiscale Network with Encoder-Decoder LSTM for Video PredictionCode0
Predicting time-varying flux and balance in metabolic systems using structured neural-ODE processesCode0
Feature Reuse and Fusion for Real-time Semantic segmentationCode0
Confidence Estimation for Error Detection in Text-to-SQL SystemsCode0
Target-oriented Sentiment Classification with Sequential Cross-modal Semantic GraphCode0
Actional-Structural Graph Convolutional Networks for Skeleton-based Action RecognitionCode0
3D Shape Completion with Test-Time TrainingCode0
The NPU-ASLP System Description for Visual Speech Recognition in CNVSRC 2024Code0
Predicting origin-destination ride-sourcing demand with a spatio-temporal encoder-decoder residual multi-graph convolutional networkCode0
Feature Representation Learning for Robust Retinal Disease Detection from Optical Coherence Tomography ImagesCode0
Predicting Long-Term Skeletal Motions by a Spatio-Temporal Hierarchical Recurrent NetworkCode0
Feature Forwarding for Efficient Single Image DehazingCode0
Conditioning LSTM Decoder and Bi-directional Attention Based Question Answering SystemCode0
Predicting Aircraft Trajectories: A Deep Generative Convolutional Recurrent Neural Networks ApproachCode0
Predicting Accurate Lagrangian Multipliers for Mixed Integer Linear ProgramsCode0
Predict and Use Latent Patterns for Short-Text ConversationCode0
Feature Completion for Occluded Person Re-IdentificationCode0
Feature Alignment as a Generative ProcessCode0
Conditional out-of-sample generation for unpaired data using trVAECode0
Conditional Image Generation with PixelCNN DecodersCode0
PQ-NET: A Generative Part Seq2Seq Network for 3D ShapesCode0
PPTNet: A Hybrid Periodic Pattern-Transformer Architecture for Traffic Flow Prediction and Congestion IdentificationCode0
ASMA-Tune: Unlocking LLMs' Assembly Code Comprehension via Structural-Semantic Instruction TuningCode0
Fast Video Object Segmentation by Reference-Guided Mask PropagationCode0
Positional Encoding to Control Output Sequence LengthCode0
FastTextSpotter: A High-Efficiency Transformer for Multilingual Scene Text SpottingCode0
Fast-SCNN: Fast Semantic Segmentation NetworkCode0
Fast Scene Understanding for Autonomous DrivingCode0
A Skeleton-bridged Deep Learning Approach for Generating Meshesof Complex Topologies from Single RGB ImageCode0
A Grammar-Based Structural CNN Decoder for Code GenerationCode0
Poly-GAN: Multi-Conditioned GAN for Fashion SynthesisCode0
POLLA: Enhancing the Local Structure Awareness in Long Sequence Spatial-temporal ModelingCode0
Concrete Autoencoders for Differentiable Feature Selection and ReconstructionCode0
A Skeleton-bridged Deep Learning Approach for Generating Meshes of Complex Topologies from Single RGB ImagesCode0
Point-of-Interest Recommendation: Exploiting Self-Attentive Autoencoders with Neighbor-Aware InfluenceCode0
Pointer-based Fusion of Bilingual Lexicons into Neural Machine TranslationCode0
FastInstShadow: A Simple Query-Based Model for Instance Shadow DetectionCode0
A Simple Text to Video Model via TransformerCode0
PointAtrousGraph: Deep Hierarchical Encoder-Decoder with Point Atrous Convolution for Unorganized 3D PointsCode0
Pluralistic Image CompletionCode0
FastDepth: Fast Monocular Depth Estimation on Embedded SystemsCode0
Computing the ensemble spread from deterministic weather predictions using conditional generative adversarial networksCode0
PLDR-LLM: Large Language Model from Power Law Decoder RepresentationsCode0
Fast Depth Estimation for View SynthesisCode0
Planing It by Ear: Convolutional Neural Networks for Acoustic Anomaly Detection in Industrial Wood PlanersCode0
Fast CapsNet for Lung Cancer ScreeningCode0
Computer Vision Aided Beam Tracking in A Real-World Millimeter Wave DeploymentCode0
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