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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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Tied & Reduced RNN-T Decoder0
Guidance Module Network for Video Captioning0
TiledSoilingNet: Tile-level Soiling Detection on Automotive Surround-view Cameras Using Coverage Metric0
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TimeFound: A Foundation Model for Time Series Forecasting0
GUARDIAN: Safeguarding LLM Multi-Agent Collaborations with Temporal Graph Modeling0
Guaranteed Conditional Diffusion: 3D Block-based Models for Scientific Data Compression0
Time Series Compression Based on Adaptive Piecewise Recurrent Autoencoder0
Time Series Forecasting With Deep Learning: A Survey0
DAMRO: Dive into the Attention Mechanism of LVLM to Reduce Object Hallucination0
TIMeSynC: Temporal Intent Modelling with Synchronized Context Encodings for Financial Service Applications0
Skill Transfer in Deep Reinforcement Learning under Morphological Heterogeneity0
Time-varying Signals Recovery via Graph Neural Networks0
Sketch-Guided Scenery Image Outpainting0
SketchGAN: Joint Sketch Completion and Recognition With Generative Adversarial Network0
GTR-LSTM: A Triple Encoder for Sentence Generation from RDF Data0
Sketch and shift: a robust decoder for compressive clustering0
Sketch2Mesh: Reconstructing and Editing 3D Shapes from Sketches0
Generating Titles for Web Tables0
Title-Guided Encoding for Keyphrase Generation0
TK-Planes: Tiered K-Planes with High Dimensional Feature Vectors for Dynamic UAV-based Scenes0
GTC: Guided Training of CTC Towards Efficient and Accurate Scene Text Recognition0
DAISI: Database for AI Surgical Instruction0
T-Modules: Translation Modules for Zero-Shot Cross-Modal Machine Translation0
Attentive Dual Stream Siamese U-net for Flood Detection on Multi-temporal Sentinel-1 Data0
TMU Japanese-English Multimodal Machine Translation System for WAT 20200
TMU-NLP System Using BERT-based Pre-trained Model to the NLP-TEA CGED Shared Task 20200
SkeletonMAE: Spatial-Temporal Masked Autoencoders for Self-supervised Skeleton Action Recognition0
T-Net: Learning Feature Representation with Task-specific Supervision for Biomedical Image Analysis0
Skeleton-based Gait Index Estimation with LSTMs0
To Asymmetry and Beyond: Structured Pruning of Sequence to Sequence Models for Improved Inference Efficiency0
GTAE: Graph-Transformer based Auto-Encoders for Linguistic-Constrained Text Style Transfer0
TOGGL: Transcribing Overlapping Speech with Staggered Labeling0
Size Independent Neural Transfer for RDDL Planning0
SIP-SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Network for Joint Semantic Segmentation and Extraction of Sclera, Iris and Pupil based on Periocular Region Suppression0
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