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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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HAAV: Hierarchical Aggregation of Augmented Views for Image Captioning0
Data-Augmented Predictive Deep Neural Network: Enhancing the extrapolation capabilities of non-intrusive surrogate models0
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Improving Speech Emotion Recognition with Unsupervised Speaking Style Transfer0
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Soft Layer-Specific Multi-Task Summarization with Entailment and Question Generation0
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TextFormer: A Query-based End-to-End Text Spotter with Mixed Supervision0
GX@DravidianLangTech-EACL2021: Multilingual Neural Machine Translation and Back-translation0
Gull: A Generative Multifunctional Audio Codec0
Social Occlusion Inference with Vectorized Representation for Autonomous Driving0
Unveiling the Black Box of PLMs with Semantic Anchors: Towards Interpretable Neural Semantic Parsing0
Social-MAE: Social Masked Autoencoder for Multi-person Motion Representation Learning0
Socially and Contextually Aware Human Motion and Pose Forecasting0
Guiding Teacher Forcing with Seer Forcing for Neural Machine Translation0
Data Augmentation for Improving Tail-traffic Robustness in Skill-routing for Dialogue Systems0
Attributed Abnormality Graph Embedding for Clinically Accurate X-Ray Report Generation0
SocialInteractionGAN: Multi-person Interaction Sequence Generation0
Social-BiGAT: Multimodal Trajectory Forecasting using Bicycle-GAN and Graph Attention Networks0
Guiding Reinforcement Learning Exploration Using Natural Language0
Guiding Medical Vision-Language Models with Explicit Visual Prompts: Framework Design and Comprehensive Exploration of Prompt Variations0
T-GAP: Learning to Walk across Time for Temporal Knowledge Graph Completion0
ThangDLU at #SMM4H 2024: Encoder-decoder models for classifying text data on social disorders in children and adolescents0
That is a good looking car !: Visual Aspect based Sentiment Controlled Personalized Response Generation0
The Autoencoding Variational Autoencoder0
Data Augmentation for Diverse Voice Conversion in Noisy Environments0
The Channel Attention based Context Encoder Network for Inner Limiting Membrane Detection0
The Concordia NLG Surface Realizer at SRST 20190
SNR-adaptive deep joint source-channel coding for wireless image transmission0
SNE-RoadSegV2: Advancing Heterogeneous Feature Fusion and Fallibility Awareness for Freespace Detection0
SnapFusion: Text-to-Image Diffusion Model on Mobile Devices within Two Seconds0
THE DCASE 2021 CHALLENGE TASK 6 SYSTEM: AUTOMATED AUDIO CAPTIONING WITH WEAKLY SUPERVISED PRE-TRAING AND WORD SELECTION METHODS0
Guiding Generation for Abstractive Text Summarization Based on Key Information Guide Network0
Data-aided Active User Detection with a User Activity Extraction Network for Grant-free SCMA Systems0
Attribute-aware Sequence Network for Review Summarization0
ALLaM: Large Language Models for Arabic and English0
Continual-MAE: Adaptive Distribution Masked Autoencoders for Continual Test-Time Adaptation0
The Effectiveness of Instance Normalization: a Strong Baseline for Single Image Dehazing0
SMS: Spiking Marching Scheme for Efficient Long Time Integration of Differential Equations0
SMPLR: Deep SMPL reverse for 3D human pose and shape recovery0
Guiding CTC Posterior Spike Timings for Improved Posterior Fusion and Knowledge Distillation0
Guided Variational Autoencoder for Disentanglement Learning0
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