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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
Token-Level Serialized Output Training for Joint Streaming ASR and ST Leveraging Textual Alignments0
SkipConvNet: Skip Convolutional Neural Network for Speech Dereverberation using Optimally Smoothed Spectral Mapping0
GUARDIAN: Safeguarding LLM Multi-Agent Collaborations with Temporal Graph Modeling0
Guaranteed Conditional Diffusion: 3D Block-based Models for Scientific Data Compression0
DAMRO: Dive into the Attention Mechanism of LVLM to Reduce Object Hallucination0
Skill Transfer in Deep Reinforcement Learning under Morphological Heterogeneity0
Sketch-Guided Scenery Image Outpainting0
SketchGAN: Joint Sketch Completion and Recognition With Generative Adversarial Network0
ToonCrafter: Generative Cartoon Interpolation0
ToothSegNet: Image Degradation meets Tooth Segmentation in CBCT Images0
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
GTC: Guided Training of CTC Towards Efficient and Accurate Scene Text Recognition0
DAISI: Database for AI Surgical Instruction0
Attentive Dual Stream Siamese U-net for Flood Detection on Multi-temporal Sentinel-1 Data0
SkeletonMAE: Spatial-Temporal Masked Autoencoders for Self-supervised Skeleton Action Recognition0
Topic-Guided Coherence Modeling for Sentence Ordering by Preserving Global and Local Information0
Skeleton-based Gait Index Estimation with LSTMs0
GTAE: Graph-Transformer based Auto-Encoders for Linguistic-Constrained Text Style Transfer0
Size Independent Neural Transfer for RDDL Planning0
TopNet: Learning from Neural Topic Model to Generate Long Stories0
SIP-SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Network for Joint Semantic Segmentation and Extraction of Sclera, Iris and Pupil based on Periocular Region Suppression0
GSV3D: Gaussian Splatting-based Geometric Distillation with Stable Video Diffusion for Single-Image 3D Object Generation0
GS-Marker: Generalizable and Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting0
A Learning-based Framework for Topology-Preserving Segmentation using Quasiconformal Mappings0
Attention W-Net: Improved Skip Connections for better Representations0
SING: Semantic Image Communications using Null-Space and INN-Guided Diffusion Models0
GS-Hider: Hiding Messages into 3D Gaussian Splatting0
Total Style Transfer with a Single Feed-Forward Network0
Template-Free Single-View 3D Human Digitalization with Diffusion-Guided LRM0
Single-Stage Visual Relationship Learning using Conditional Queries0
GSANet: Semantic Segmentation with Global and Selective Attention0
Toward distortion-aware change detection in realistic scenarios0
Toward Exploring the Code Understanding Capabilities of Pre-trained Code Generation Models0
Single-source Domain Expansion Network for Cross-Scene Hyperspectral Image Classification0
Toward Imitating Visual Attention of Experts in Software Development Tasks0
SingleSketch2Mesh : Generating 3D Mesh model from Sketch0
Single-Shot Panoptic Segmentation0
DAE-Talker: High Fidelity Speech-Driven Talking Face Generation with Diffusion Autoencoder0
Attention with Intention for a Neural Network Conversation Model0
Towards Accurate Facial Landmark Detection via Cascaded Transformers0
Group Linguistic Bias Aware Neural Response Generation0
Single-Microphone Speaker Separation and Voice Activity Detection in Noisy and Reverberant Environments0
Single microphone speaker extraction using unified time-frequency Siamese-Unet0
Towards a general framework for improving the performance of classifiers using XAI methods0
Group DETR v2: Strong Object Detector with Encoder-Decoder Pretraining0
Towards agricultural autonomy: crop row detection under varying field conditions using deep learning0
DAE-Fuse: An Adaptive Discriminative Autoencoder for Multi-Modality Image Fusion0
Single Image Dehazing via Conditional Generative Adversarial Network0
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