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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
Sequence-to-Sequence Speech Recognition with Time-Depth Separable Convolutions0
Personalized Bundle List Recommendation0
Stacked Semantic-Guided Network for Zero-Shot Sketch-Based Image Retrieval0
Semantics-Aware Image to Image Translation and Domain Transfer0
A Large-Scale Comparison of Historical Text Normalization SystemsCode0
A Holistic Representation Guided Attention Network for Scene Text RecognitionCode0
C2AE: Class Conditioned Auto-Encoder for Open-set Recognition0
Towards annotation-efficient segmentation via image-to-image translation0
Lessons from Building Acoustic Models with a Million Hours of Speech0
Data driven approximation of parametrized PDEs by Reduced Basis and Neural NetworksCode0
Updates-Leak: Data Set Inference and Reconstruction Attacks in Online Learning0
A Novel GAN-based Fault Diagnosis Approach for Imbalanced Industrial Time Series0
Learning Content-Weighted Deep Image CompressionCode0
Robust Subspace Recovery Layer for Unsupervised Anomaly DetectionCode0
EE-AE: An Exclusivity Enhanced Unsupervised Feature Learning Approach0
Machine translation considering context information using Encoder-Decoder model0
A Convolutional Neural Network for Language-Agnostic Source Code Summarization0
Brain Tissue Segmentation Using NeuroNet With Different Pre-processing TechniquesCode0
Joint training framework for text-to-speech and voice conversion using multi-source Tacotron and WaveNet0
Feature Fusion Encoder Decoder Network For Automatic Liver Lesion Segmentation0
Generating Diverse High-Resolution Images with VQ-VAE0
Multilevel Text Normalization with Sequence-to-Sequence Networks and Multisource Learning0
BAE-NET: Branched Autoencoder for Shape Co-SegmentationCode0
Automatic Spelling Correction with Transformer for CTC-based End-to-End Speech Recognition0
W-Net: Reinforced U-Net for Density Map Estimation0
Reinforcement Learning Based Text Style Transfer without Parallel Training Corpus0
Improve Diverse Text Generation by Self Labeling Conditional Variational Auto Encoder0
Unpaired Image Captioning via Scene Graph Alignments0
Recurrent Back-Projection Network for Video Super-ResolutionCode0
Learning a Multi-Modal Policy via Imitating Demonstrations with Mixed Behaviors0
DenseBody: Directly Regressing Dense 3D Human Pose and Shape From a Single Color ImageCode0
Cyclical Annealing Schedule: A Simple Approach to Mitigating KL VanishingCode0
Neural Abstractive Text Summarization and Fake News Detection0
Rotated Feature Network for multi-orientation object detection0
Residual Pyramid Learning for Single-Shot Semantic SegmentationCode0
V2CNet: A Deep Learning Framework to Translate Videos to Commands for Robotic Manipulation0
DRASIC: Distributed Recurrent Autoencoder for Scalable Image CompressionCode0
AVT: Unsupervised Learning of Transformation Equivariant Representations by Autoencoding Variational TransformationsCode0
Spatial Broadcast Decoder: A Simple Architecture for Disentangled Representations in VAEs0
Fast and accurate reconstruction of HARDI using a 1D encoder-decoder convolutional network0
Deep Learning with Anatomical Priors: Imitating Enhanced Autoencoders in Latent Space for Improved Pelvic Bone Segmentation in MRI0
Weakly-Supervised Discovery of Geometry-Aware Representation for 3D Human Pose Estimation0
Short-Term Prediction and Multi-Camera Fusion on Semantic Grids0
Selective Attention for Context-aware Neural Machine TranslationCode0
Part-based approximations for morphological operators using asymmetric auto-encoders0
A Novel Monocular Disparity Estimation Network with Domain Transformation and Ambiguity Learning0
Natural Language Generation at Scale: A Case Study for Open Domain Question Answering0
Evaluating Sequence-to-Sequence Models for Handwritten Text RecognitionCode0
Improving Lemmatization of Non-Standard Languages with Joint LearningCode0
Through-Wall Pose Imaging in Real-Time with a Many-to-Many Encoder/Decoder Paradigm0
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