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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.

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TitleStatusHype
Data Expansion using Back Translation and Paraphrasing for Hate Speech Detection—0
Sparse Graph to Sequence Learning for Vision Conditioned Long Textual Sequence Generation—0
Augmented NETT Regularization of Inverse Problems—0
Table-To-Text generation and pre-training with TabT5—0
Handwriting Trajectory Recovery using End-to-End Deep Encoder-Decoder Network—0
Sparse Coding-inspired GAN for Weakly Supervised Hyperspectral Anomaly Detection—0
Hand-Transformer: Non-Autoregressive Structured Modeling for 3D Hand Pose Estimation—0
Handling Compounding in Mobile Keyboard Input—0
TAFM-Net: A Novel Approach to Skin Lesion Segmentation Using Transformer Attention and Focal Modulation—0
Tag and Correct: Question aware Open Information Extraction with Two-stage Decoding—0
Data Efficient Training of a U-Net Based Architecture for Structured Documents Localization—0
Sparse and Decorrelated Representations for Stable Zero-shot NMT—0
Hand Guided High Resolution Feature Enhancement for Fine-Grained Atomic Action Segmentation within Complex Human Assemblies—0
Span Pointer Networks for Non-Autoregressive Task-Oriented Semantic Parsing—0
Data-Driven Neural Polar Codes for Unknown Channels With and Without Memory—0
TAG : Type Auxiliary Guiding for Code Comment Generation—0
Span-based Hierarchical Semantic Parsing for Task-Oriented Dialog—0
Hamming Sentence Embeddings for Information Retrieval—0
SpacTor-T5: Pre-training T5 Models with Span Corruption and Replaced Token Detection—0
Hamming OCR: A Locality Sensitive Hashing Neural Network for Scene Text Recognition—0
Data-Driven Linear Koopman Embedding for Networked Systems: Model-Predictive Grid Control—0
SpaceEdit: Learning a Unified Editing Space for Open-Domain Image Color Editing—0
SpaceEdit: Learning a Unified Editing Space for Open-Domain Image Editing—0
Source-side Prediction for Neural Headline Generation—0
LDM-ISP: Enhancing Neural ISP for Low Light with Latent Diffusion Models—0
TAP-Net: Transport-and-Pack using Reinforcement Learning—0
Hallucinations in neural machine translation—0
Source and Target Bidirectional Knowledge Distillation for End-to-end Speech Translation—0
Hallucinations in Neural Machine Translation—0
A Two-Phase Approach for Abstractive Podcast Summarization—0
Adaptive Embedding Gate for Attention-Based Scene Text Recognition—0
Sound event detection based on auxiliary decoder and maximum probability aggregation for DCASE Challenge 2024 Task 4—0
Hallucinating Very Low-Resolution Unaligned and Noisy Face Images by Transformative Discriminative Autoencoders—0
Solving Math Word Problems with Double-Decoder Transformer—0
TASeg: Text-aware RGB-T Semantic Segmentation based on Fine-tuning Vision Foundation Models—0
Task-agnostic Decision Transformer for Multi-type Agent Control with Federated Split Training—0
Hallucinating Beyond Observation: Learning to Complete with Partial Observation and Unpaired Prior Knowledge—0
Cross-Subject Data Splitting for Brain-to-Text Decoding—0
Solution for SMART-101 Challenge of ICCV Multi-modal Algorithmic Reasoning Task 2023—0
Task-Aware Low-Rank Adaptation of Segment Anything Model—0
Half-AVAE: Adversarial-Enhanced Factorized and Structured Encoder-Free VAE for Underdetermined Independent Component Analysis—0
Task-Aware Quantization Network for JPEG Image Compression—0
Beyond Discrete Selection: Continuous Embedding Space Optimization for Generative Feature Selection—0
Attribute Recognition by Joint Recurrent Learning of Context and Correlation—0
Task-Oriented Communications for NextG: End-to-End Deep Learning and AI Security Aspects—0
Task-Oriented Conversation Generation Using Heterogeneous Memory Networks—0
SolarFormer: Multi-scale Transformer for Solar PV Profiling—0
HaHeAE: Learning Generalisable Joint Representations of Human Hand and Head Movements in Extended Reality—0
Taxonomy Inference for Tabular Data Using Large Language Models—0
SO-HandNet: Self-Organizing Network for 3D Hand Pose Estimation With Semi-Supervised Learning—0
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