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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
RECAP: Retrieval-Augmented Audio CaptioningCode1
Structure to Property: Chemical Element Embeddings and a Deep Learning Approach for Accurate Prediction of Chemical PropertiesCode1
DiaCorrect: Error Correction Back-end For Speaker DiarizationCode1
Double Domain Guided Real-Time Low-Light Image Enhancement for Ultra-High-Definition Transportation SurveillanceCode1
Unimodal Aggregation for CTC-based Speech RecognitionCode1
Training Audio Captioning Models without AudioCode1
TextBind: Multi-turn Interleaved Multimodal Instruction-following in the WildCode1
Prompting Segmentation with Sound Is Generalizable Audio-Visual Source LocalizerCode1
Re-Reading Improves Reasoning in Large Language ModelsCode1
Towards Better Data Exploitation in Self-Supervised Monocular Depth EstimationCode1
A Spatial-Temporal Deformable Attention based Framework for Breast Lesion Detection in VideosCode1
DeformToon3D: Deformable 3D Toonification from Neural Radiance FieldsCode1
Toward High Quality Facial Representation LearningCode1
Reuse and Diffuse: Iterative Denoising for Text-to-Video GenerationCode1
EGIC: Enhanced Low-Bit-Rate Generative Image Compression Guided by Semantic SegmentationCode1
MEGANet: Multi-Scale Edge-Guided Attention Network for Weak Boundary Polyp SegmentationCode1
Prompt-based Ingredient-Oriented All-in-One Image RestorationCode1
SOAR: Scene-debiasing Open-set Action RecognitionCode1
Laplacian-Former: Overcoming the Limitations of Vision Transformers in Local Texture DetectionCode1
Self-Sampling Meta SAM: Enhancing Few-shot Medical Image Segmentation with Meta-LearningCode1
Blind Source Separation of Single-Channel Mixtures via Multi-Encoder AutoencodersCode1
CircleFormer: Circular Nuclei Detection in Whole Slide Images with Circle Queries and AttentionCode1
C2G2: Controllable Co-speech Gesture Generation with Latent Diffusion ModelCode1
Beyond One-to-One: Rethinking the Referring Image SegmentationCode1
From system models to class models: An in-context learning paradigmCode1
Unlocking Fine-Grained Details with Wavelet-based High-Frequency Enhancement in TransformersCode1
Synergistic Multiscale Detail Refinement via Intrinsic Supervision for Underwater Image EnhancementCode1
Motion-to-Matching: A Mixed Paradigm for 3D Single Object TrackingCode1
InverseSR: 3D Brain MRI Super-Resolution Using a Latent Diffusion ModelCode1
With a Little Help from your own Past: Prototypical Memory Networks for Image CaptioningCode1
MISSRec: Pre-training and Transferring Multi-modal Interest-aware Sequence Representation for RecommendationCode1
Alleviating Distortion Accumulation in Multi-Hop Semantic CommunicationCode1
Image-free Classifier Injection for Zero-Shot ClassificationCode1
ESTextSpotter: Towards Better Scene Text Spotting with Explicit Synergy in TransformerCode1
Spiking-Diffusion: Vector Quantized Discrete Diffusion Model with Spiking Neural NetworksCode1
Neural Interactive Keypoint DetectionCode1
Co-Evolution of Pose and Mesh for 3D Human Body Estimation from VideoCode1
A hybrid Decoder-DeepONet operator regression framework for unaligned observation dataCode1
ASAG: Building Strong One-Decoder-Layer Sparse Detectors via Adaptive Sparse Anchor GenerationCode1
Vision Relation Transformer for Unbiased Scene Graph GenerationCode1
Deep Equilibrium Object DetectionCode1
An Empirical Study of Catastrophic Forgetting in Large Language Models During Continual Fine-tuningCode1
Long-Range Grouping Transformer for Multi-View 3D ReconstructionCode1
Discrete Prompt Compression with Reinforcement LearningCode1
Tem-adapter: Adapting Image-Text Pretraining for Video Question AnswerCode1
Helping Hands: An Object-Aware Ego-Centric Video Recognition ModelCode1
Dynamic Low-Rank Instance Adaptation for Universal Neural Image CompressionCode1
Self-Prompting Large Vision Models for Few-Shot Medical Image SegmentationCode1
Group Pose: A Simple Baseline for End-to-End Multi-person Pose EstimationCode1
Out-of-Distribution Detection for Monocular Depth EstimationCode1
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