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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
Efficient Streaming LLM for Speech Recognition—0
Efficient Structurally-Strengthened Generative Adversarial Network for MRI Reconstruction—0
Efficient Summarization with Read-Again and Copy Mechanism—0
Efficient Training for Visual Tracking with Deformable Transformer—0
Efficient Training of Multi-task Combinarotial Neural Solver with Multi-armed Bandits—0
Efficient Transformer-based Decoder for Varshamov-Tenengolts Codes—0
Efficient Transformer for Direct Speech Translation—0
Efficient transformer with reinforced position embedding for language models—0
Efficient Verification of Neural Networks Against LVM-Based Specifications—0
Developing Real-time Streaming Transformer Transducer for Speech Recognition on Large-scale Dataset—0
EfficientViT-SAM: Accelerated Segment Anything Model Without Accuracy Loss—0
Developing a general-purpose clinical language inference model from a large corpus of clinical notes—0
DETR with Additional Global Aggregation for Cross-domain Weakly Supervised Object Detection—0
Eformer: Edge Enhancement based Transformer for Medical Image Denoising—0
DeTriever: Decoder-representation-based Retriever for Improving NL2SQL In-Context Learning—0
DETQUS: Decomposition-Enhanced Transformers for QUery-focused Summarization—0
Ego4o: Egocentric Human Motion Capture and Understanding from Multi-Modal Input—0
A Hybrid Approach Between Adversarial Generative Networks and Actor-Critic Policy Gradient for Low Rate High-Resolution Image Compression—0
Semantic Sentence Embeddings for Paraphrasing and Text Summarization—0
Detect Only What You Specify : Object Detection with Linguistic Target—0
TOGGL: Transcribing Overlapping Speech with Staggered Labeling—0
EgoVM: Achieving Precise Ego-Localization using Lightweight Vectorized Maps—0
e-Health CSIRO at "Discharge Me!" 2024: Generating Discharge Summary Sections with Fine-tuned Language Models—0
EHNet: An Efficient Hybrid Network for Crowd Counting and Localization—0
Ehrenfeucht-Haussler Rank and Chain of Thought—0
Elaborative Simplification as Implicit Questions Under Discussion—0
Electroencephalogram Sensor Data Compression Using An Asymmetrical Sparse Autoencoder With A Discrete Cosine Transform Layer—0
Electromagnetic Source Imaging via a Data-Synthesis-Based Convolutional Encoder-Decoder Network—0
PoKE: A Prompt-based Knowledge Eliciting Approach for Event Argument Extraction—0
Eliminating the Invariance on the Loss Landscape of Linear Autoencoders—0
ELiOT : End-to-end Lidar Odometry using Transformer Framework—0
ELKPPNet: An Edge-aware Neural Network with Large Kernel Pyramid Pooling for Learning Discriminative Features in Semantic Segmentation—0
Elsevier Arena: Human Evaluation of Chemistry/Biology/Health Foundational Large Language Models—0
Semantic Slot Prediction on low corpus data using finite user defined list—0
Detective: An Attentive Recurrent Model for Sparse Object Detection—0
Detection, Disambiguation, Re-ranking: Autoregressive Entity Linking as a Multi-Task Problem—0
A Human-Machine Joint Learning Framework to Boost Endogenous BCI Training—0
Embedded Translations for Low-resource Automated Glossing—0
Confusing and Detecting ML Adversarial Attacks with Injected Attractors—0
Detecting Lane and Road Markings at A Distance with Perspective Transformer Layers—0
Detecting gamma-band responses to the speech envelope for the ICASSP 2024 Auditory EEG Decoding Signal Processing Grand Challenge—0
Embedding Graph Auto-Encoder for Graph Clustering—0
Embeddings and Representation Learning for Structured Data—0
Detecting Anomalies using Generative Adversarial Networks on Images—0
Detail-Preserving Latent Diffusion for Stable Shadow Removal—0
Detailed Dense Inference with Convolutional Neural Networks via Discrete Wavelet Transform—0
DESTR: Object Detection With Split Transformer—0
Embryo staging with weakly-supervised region selection and dynamically-decoded predictions—0
EmbSum: Leveraging the Summarization Capabilities of Large Language Models for Content-Based Recommendations—0
Design of Real-time Semantic Segmentation Decoder for Automated Driving—0
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