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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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Speeding up Context-based Sentence Representation Learning with Non-autoregressive Convolutional Decoding0
State-of-the-Art Stroke Lesion Segmentation at 1/1000th of Parameters0
Speech-to-Singing Conversion based on Boundary Equilibrium GAN0
Heterogeneous reconstruction of deformable atomic models in Cryo-EM0
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Speech segmentation with a neural encoder model of working memory0
Heterogeneous Graph Sequence Neural Networks for Dynamic Traffic Assignment0
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Speech ReaLLM -- Real-time Streaming Speech Recognition with Multimodal LLMs by Teaching the Flow of Time0
Speech-language Pre-training for End-to-end Spoken Language Understanding0
StepFormer: Self-supervised Step Discovery and Localization in Instructional Videos0
HENT-SRT: Hierarchical Efficient Neural Transducer with Self-Distillation for Joint Speech Recognition and Translation0
Speech Enhancement Using Self-Supervised Pre-Trained Model and Vector Quantization0
HENASY: Learning to Assemble Scene-Entities for Egocentric Video-Language Model0
Speech enhancement aided end-to-end multi-task learning for voice activity detection0
Speech Driven Tongue Animation0
Stereo sound event localization and detection based on PSELDnet pretraining and BiMamba sequence modeling0
SpeechComposer: Unifying Multiple Speech Tasks with Prompt Composition0
DCT: Dual Channel Training of Action Embeddings for Reinforcement Learning with Large Discrete Action Spaces0
Speech BERT Embedding For Improving Prosody in Neural TTS0
Speech-Aware Neural Diarization with Encoder-Decoder Attractor Guided by Attention Constraints0
Stick to Facts: Towards Fidelity-oriented Product Description Generation0
Stick to the Facts: Learning towards a Fidelity-oriented E-Commerce Product Description Generation0
SpeechAct: Towards Generating Whole-body Motion from Speech0
Stochastic Analysis of Touch-Tone Frequency Recognition in Two-Way Radio Systems for Dialed Telephone Number Identification0
Stochastic Code Generation0
Spectral U-Net: Enhancing Medical Image Segmentation via Spectral Decomposition0
Spectral Journey: How Transformers Predict the Shortest Path0
HeatFormer: A Neural Optimizer for Multiview Human Mesh Recovery0
DC-Spin: A Speaker-invariant Speech Tokenizer for Spoken Language Models0
Audio Defect Detection in Music with Deep Networks0
Spectral Graphormer: Spectral Graph-based Transformer for Egocentric Two-Hand Reconstruction using Multi-View Color Images0
Spectral Analysis for Semantic Segmentation with Applications on Feature Truncation and Weak Annotation0
Strategies for improving low resource speech to text translation relying on pre-trained ASR models0
Stratified Avatar Generation from Sparse Observations0
Hear No Evil: Towards Adversarial Robustness of Automatic Speech Recognition via Multi-Task Learning0
Head-synchronous Decoding for Transformer-based Streaming ASR0
DC-PCN: Point Cloud Completion Network with Dual-Codebook Guided Quantization0
Streaming automatic speech recognition with the transformer model0
Specialising and Analysing Instruction-Tuned and Byte-Level Language Models for Organic Reaction Prediction0
SpecGaussian with Latent Features: A High-quality Modeling of the View-dependent Appearance for 3D Gaussian Splatting0
HeadGAP: Few-Shot 3D Head Avatar via Generalizable Gaussian Priors0
Audio Captioning with Composition of Acoustic and Semantic Information0
SpeakStream: Streaming Text-to-Speech with Interleaved Data0
Speaker-Guided Encoder-Decoder Framework for Emotion Recognition in Conversation0
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