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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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Exploring Visual Relationship for Image Captioning0
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Exploiting Invertible Decoders for Unsupervised Sentence Representation Learning0
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An Empirical Investigation into Learning Bug-Fixing Patches in the Wild via Neural Machine Translation0
Neural Generation of Diverse Questions using Answer Focus, Contextual and Linguistic Features0
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Neural Machine Translation of Logographic Languages Using Sub-character Level Information0
Character-Aware Decoder for Translation into Morphologically Rich Languages0
Top-down Tree Structured Decoding with Syntactic Connections for Neural Machine Translation and Parsing0
Copenhagen at CoNLL--SIGMORPHON 2018: Multilingual Inflection in Context with Explicit Morphosyntactic Decoding0
Retinal Vessel Segmentation under Extreme Low Annotation: A Generative Adversarial Network Approach0
Document-Level Neural Machine Translation with Hierarchical Attention NetworksCode1
Deep Joint Source-Channel Coding for Wireless Image TransmissionCode0
Deep Smoke Segmentation0
A Novel Neural Sequence Model with Multiple Attentions for Word Sense Disambiguation0
A Neural Network Aided Approach for LDPC Coded DCO-OFDM with Clipping Distortion0
Adversarial Geometry-Aware Human Motion Prediction0
Interactive Boundary Prediction for Object Selection0
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Self-Attention Linguistic-Acoustic Decoder0
Beyond Weight Tying: Learning Joint Input-Output Embeddings for Neural Machine TranslationCode0
Ensemble Sequence Level Training for Multimodal MT: OSU-Baidu WMT18 Multimodal Machine Translation System Report0
Explicit State Tracking with Semi-Supervision for Neural Dialogue GenerationCode0
Spherical Latent Spaces for Stable Variational AutoencodersCode0
End-to-end Speech Recognition with Adaptive Computation Steps0
Semi-Supervised Training for Improving Data Efficiency in End-to-End Speech Synthesis0
Learning Neural Templates for Text GenerationCode0
Mapping Language to Code in Programmatic ContextCode0
Hierarchical Quantized Representations for Script GenerationCode0
3D-Aware Scene Manipulation via Inverse GraphicsCode0
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