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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
Multiple Sclerosis Lesion Synthesis in MRI using an encoder-decoder U-NETCode0
Show and Speak: Directly Synthesize Spoken Description of ImagesCode0
Deep residual inception encoder–decoder network for medical imaging synthesisCode0
Automatic Report Generation for Histopathology images using pre-trained Vision TransformersCode0
Deep Recurrent Generative Decoder for Abstractive Text SummarizationCode0
Generative Pretrained Embedding and Hierarchical Irregular Time Series Representation for Daily Living Activity RecognitionCode0
Generative Modeling of Random Fields from Limited Data via Constrained Latent Flow MatchingCode0
Automatic Brain Tumor Segmentation with Scale Attention NetworkCode0
Deep Optimized Multiple Description Image Coding via Scalar Quantization LearningCode0
Show Me a Story: Towards Coherent Neural Story IllustrationCode0
Deep Object Co-SegmentationCode0
Multi-Scale Attention with Dense Encoder for Handwritten Mathematical Expression RecognitionCode0
Generative Iris Prior Embedded Transformer for Iris RestorationCode0
Multiscale Byte Language Models -- A Hierarchical Architecture for Causal Million-Length Sequence ModelingCode0
Multi-Scale Context Aggregation Network with Attention-Guided for Crowd CountingCode0
Automatic Generation of Semantic Parts for Face Image SynthesisCode0
Automatic Feature Extraction for Heartbeat Anomaly DetectionCode0
Generative Adversarial Networks with Decoder-Encoder Output NoiseCode0
A Bi-model based RNN Semantic Frame Parsing Model for Intent Detection and Slot FillingCode0
An Efficient Character-Level Neural Machine TranslationCode0
RefNet: A Reference-aware Network for Background Based ConversationCode0
Generative Adversarial Networks for Extreme Learned Image CompressionCode0
Generating Wikipedia by Summarizing Long SequencesCode0
Generating Summaries with Topic Templates and Structured Convolutional DecodersCode0
Multiscale Memory Comparator Transformer for Few-Shot Video SegmentationCode0
Siamese Network with Interactive Transformer for Video Object SegmentationCode0
Unified Generation, Reconstruction, and Representation: Generalized Diffusion with Adaptive Latent Encoding-DecodingCode0
An Edge-Enhanced Hierarchical Graph-to-Tree Network for Math Word Problem SolvingCode0
Generating Persona Consistent Dialogues by Exploiting Natural Language InferenceCode0
StyleMorpheus: A Style-Based 3D-Aware Morphable Face ModelCode0
DeepObfusCode: Source Code Obfuscation Through Sequence-to-Sequence NetworksCode0
Region-Adaptive Dense Network for Efficient Motion DeblurringCode0
Texture-Semantic Collaboration Network for ORSI Salient Object DetectionCode0
An easy zero-shot learning combination: Texture Sensitive Semantic Segmentation IceHrNet and Advanced Style Transfer Learning StrategyCode0
Anatomy-guided Pathology SegmentationCode0
Automatic Dialogue Generation with Expressed EmotionsCode0
Multi-Source Neural TranslationCode0
Generating News Headlines with Recurrent Neural NetworksCode0
Towards Loss-Resilient Image Coding for Unstable Satellite NetworksCode0
Deep Neighbor Layer Aggregation for Lightweight Self-Supervised Monocular Depth EstimationCode0
Generating Long and Informative Reviews with Aspect-Aware Coarse-to-Fine DecodingCode0
Generating Knowledge Graph Paths from Textual Definitions using Sequence-to-Sequence ModelsCode0
Inferring Past Human Actions in Homes with Abductive ReasoningCode0
Generating Diverse Descriptions from Semantic GraphsCode0
Multi-Stage Variational Auto-Encoders for Coarse-to-Fine Image GenerationCode0
Automatic Aorta Segmentation with Heavily Augmented, High-Resolution 3-D ResUNet: Contribution to the SEG.A ChallengeCode0
Multi-Step Chord Sequence Prediction Based on Aggregated Multi-Scale Encoder-Decoder NetworkCode0
Deep Multimodal Subspace Clustering NetworksCode0
Actional-Structural Graph Convolutional Networks for Skeleton-based Action RecognitionCode0
SignBart -- New approach with the skeleton sequence for Isolated Sign language RecognitionCode0
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