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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
AO-DETR: Anti-Overlapping DETR for X-Ray Prohibited Items DetectionCode0
Multi-Decoder DPRNN: High Accuracy Source Counting and SeparationCode0
CEREBRUM: a fast and fully-volumetric Convolutional Encoder-decodeR for weakly-supervised sEgmentation of BRain strUctures from out-of-the-scanner MRICode0
Multi-Class Grammatical Error Detection for Correction: A Tale of Two SystemsCode0
Embedded Named Entity Recognition using Probing ClassifiersCode0
CenterArt: Joint Shape Reconstruction and 6-DoF Grasp Estimation of Articulated ObjectsCode0
E-LSTM-D: A Deep Learning Framework for Dynamic Network Link PredictionCode0
Multi-agent deep reinforcement learning based real-time planning approach for responsive customized bus routesCode0
CE-Net: Context Encoder Network for 2D Medical Image SegmentationCode0
CECT: Controllable Ensemble CNN and Transformer for COVID-19 Image ClassificationCode0
MTLE: A Multitask Learning Encoder of Visual Feature Representations for Video and Movie DescriptionCode0
MS-UNIQUE: Multi-model and Sharpness-weighted Unsupervised Image Quality EstimationCode0
EgoDTM: Towards 3D-Aware Egocentric Video-Language PretrainingCode0
C-DLinkNet: considering multi-level semantic features for human parsingCode0
Egocentric Video Description based on Temporally-Linked SequencesCode0
MrRegNet: Multi-resolution Mask Guided Convolutional Neural Network for Medical Image Registration with Large DeformationsCode0
MRCNet: Crowd Counting and Density Map Estimation in Aerial and Ground ImageryCode0
Egocentric Human Trajectory Forecasting with a Wearable Camera and Multi-Modal FusionCode0
An Unsupervised Framework for Anomaly Detection in a Water Treatment System.Code0
An Unpooling Layer for Graph GenerationCode0
Adversarial Example Generation with Syntactically Controlled Paraphrase NetworksCode0
MPCC: Matching Priors and Conditionals for ClusteringCode0
Movement-induced Priors for Deep StereoCode0
Motif-aware Attribute Masking for Molecular Graph Pre-trainingCode0
MoSS: Monocular Shape Sensing for Continuum RobotsCode0
MOSS: End-to-End Dialog System Framework with Modular SupervisionCode0
MOSAIC: Mobile Segmentation via decoding Aggregated Information and encoded ContextCode0
MorphPool: Efficient Non-linear Pooling & Unpooling in CNNsCode0
Morphological Segmentation for SenecaCode0
Causal Graphical Models for Vision-Language Compositional UnderstandingCode0
Morphological Inflection Generation Using Character Sequence to Sequence LearningCode0
Morphological analysis using a sequence decoderCode0
Morpheus: A Neural Network for Jointly Learning Contextual Lemmatization and Morphological TaggingCode0
More Expressive Attention with Negative WeightsCode0
More complex encoder is not all you needCode0
Mol2Lang-VLM: Vision- and Text-Guided Generative Pre-trained Language Models for Advancing Molecule Captioning through Multimodal FusionCode0
Efficient Progressive Image Compression with Variance-aware MaskingCode0
An Underparametrized Deep Decoder Architecture for Graph SignalsCode0
On the Choice of Modeling Unit for Sequence-to-Sequence Speech RecognitionCode0
Modeling Unknown Stochastic Dynamical System via AutoencoderCode0
Modeling the Dynamics of PDE Systems with Physics-Constrained Deep Auto-Regressive NetworksCode0
Modeling Target-side Inflection in Placeholder TranslationCode0
Efficient Machine Translation with a BiLSTM-Attention ApproachCode0
Modeling question asking using neural program generationCode0
Modeling Past and Future for Neural Machine TranslationCode0
Modeling Endorsement for Multi-Document Abstractive SummarizationCode0
Efficient Link Prediction via GNN Layers Induced by Negative SamplingCode0
Cascade of Encoder-Decoder CNNs with Learned Coordinates Regressor for Robust Facial Landmarks DetectionCode0
Model Guidance via Explanations Turns Image Classifiers into Segmentation ModelsCode0
Model-Based Minimum Bayes Risk Decoding for Text GenerationCode0
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