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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
GTAE: Graph-Transformer based Auto-Encoders for Linguistic-Constrained Text Style Transfer0
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
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
Towards Automated Urban Planning: When Generative and ChatGPT-like AI Meets Urban Planning0
Attention W-Net: Improved Skip Connections for better Representations0
Towards Automatic Sentiment-based Topic Phrase Generation0
SING: Semantic Image Communications using Null-Space and INN-Guided Diffusion Models0
GS-Hider: Hiding Messages into 3D Gaussian Splatting0
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
Single-source Domain Expansion Network for Cross-Scene Hyperspectral Image Classification0
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
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
Group DETR v2: Strong Object Detector with Encoder-Decoder Pretraining0
DAE-Fuse: An Adaptive Discriminative Autoencoder for Multi-Modality Image Fusion0
Single Image Dehazing via Conditional Generative Adversarial Network0
Attention with Dependency Parsing Augmentation for Fine-Grained Attribution0
Singing Voice Synthesis Based on a Musical Note Position-Aware Attention Mechanism0
Grounding-MD: Grounded Video-language Pre-training for Open-World Moment Detection0
Singing Voice Conversion with Disentangled Representations of Singer and Vocal Technique Using Variational Autoencoders0
D^3ETR: Decoder Distillation for Detection Transformer0
SimVAE: Simulator-Assisted Training forInterpretable Generative Models0
Simultaneous Nuclear Instance and Layer Segmentation in Oral Epithelial Dysplasia0
Towards Enhancing Fine-grained Details for Image Matting0
Towards Fine-Grained Polyp Segmentation and Classification0
D2Q-DETR: Decoupling and Dynamic Queries for Oriented Object Detection with Transformers0
Attention Where It Matters: Rethinking Visual Document Understanding with Selective Region Concentration0
Align-Refine: Non-Autoregressive Speech Recognition via Iterative Realignment0
Adaptive Degradation Process with Deep Learning-Driven Trajectory0
A Poisson-Guided Decomposition Network for Extreme Low-Light Image Enhancement0
Simultaneous Detection and Quantification of Retinal Fluid with Deep Learning0
Simultaneous Deep Learning of Myocardium Segmentation and T2 Quantification for Acute Myocardial Infarction MRI0
GROOT: Learning to Follow Instructions by Watching Gameplay Videos0
Simultaneous Bone and Shadow Segmentation Network using Task Correspondence Consistency0
SimulSpeech: End-to-End Simultaneous Speech to Text Translation0
GROOT: Generating Robust Watermark for Diffusion-Model-Based Audio Synthesis0
D2IM-Net: Learning Detail Disentangled Implicit Fields From Single Images0
SimulSLT: End-to-End Simultaneous Sign Language Translation0
Sim-T: Simplify the Transformer Network by Multiplexing Technique for Speech Recognition0
GROOT: Corrective Reward Optimization for Generative Sequential Labeling0
Auto-Linear Phenomenon in Subsurface Imaging0
D^2IM-Net: Learning Detail Disentangled Implicit Fields from Single Images0
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