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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.

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EuroBERT: Scaling Multilingual Encoders for European Languages—0
Epsilon-VAE: Denoising as Visual Decoding—0
Evaluating for Diversity in Question Generation over Text—0
Evaluating LLMs on Entity Disambiguation in Tables—0
A Graph Neural Network Framework for Grid-Based Simulation—0
Evaluating the Capabilities of Large Language Models for Multi-label Emotion Understanding—0
Evaluating the Impact of Model Scale for Compositional Generalization in Semantic Parsing—0
Evaluating the Supervised and Zero-shot Performance of Multi-lingual Translation Models—0
A Graph Encoder-Decoder Network for Unsupervised Anomaly Detection—0
Sentence-Level Content Planning and Style Specification for Neural Text Generation—0
Evaluation of 3D CNN Semantic Mapping for Rover Navigation—0
Deep Variational Multivariate Information Bottleneck -- A Framework for Variational Losses—0
Sentence-Level Grammatical Error Identification as Sequence-to-Sequence Correction—0
Evaluation of Transfer Learning for Polish with a text-to-text model—0
Evaluation of Transfer Learning for Polish with a Text-to-Text Model—0
ANAE: Learning Node Context Representation for Attributed Network Embedding—0
EVC-MF: End-to-end Video Captioning Network with Multi-scale Features—0
EVC: Towards Real-Time Neural Image Compression with Mask Decay—0
Event2Mind: Commonsense Inference on Events, Intents, and Reactions—0
Event-based Monocular Dense Depth Estimation with Recurrent Transformers—0
Deep Unsupervised Learning of 3D Point Clouds via Graph Topology Inference and Filtering—0
ToothSegNet: Image Degradation meets Tooth Segmentation in CBCT Images—0
Event-guided Low-light Video Semantic Segmentation—0
DeepTitle -- Leveraging BERT to generate Search Engine Optimized Headlines—0
Deep Tensor ADMM-Net for Snapshot Compressive Imaging—0
Deep Symmetric Network for Underexposed Image Enhancement With Recurrent Attentional Learning—0
Deep Switch Networks for Generating Discrete Data and Language—0
Deep Spike Decoder (DSD)—0
Deep Smoke Segmentation—0
EV-MGRFlowNet: Motion-Guided Recurrent Network for Unsupervised Event-based Optical Flow with Hybrid Motion-Compensation Loss—0
EVOLVE: Predicting User Evolution and Network Dynamics in Social Media Using Fine-Tuned GPT-like Model—0
DeepRV: pre-trained spatial priors for accelerated disease mapping—0
EvSegSNN: Neuromorphic Semantic Segmentation for Event Data—0
EVT: Efficient View Transformation for Multi-Modal 3D Object Detection—0
Sentence Semantic Regression for Text Generation—0
Examining Performance of Sketch-to-Image Translation Models with Multiclass Automatically Generated Paired Training Data—0
Examining Scaling and Transfer of Language Model Architectures for Machine Translation—0
Examining the Emergence of Deductive Reasoning in Generative Language Models—0
Examining the Mapping Functions of Denoising Autoencoders in Singing Voice Separation—0
3D-LDM: Neural Implicit 3D Shape Generation with Latent Diffusion Models—0
Deep Robotic Prediction with hierarchical RGB-D Fusion—0
Execution-Guided Neural Program Synthesis—0
A GPU-based WFST Decoder with Exact Lattice Generation—0
Exemplar Encoder-Decoder for Neural Conversation Generation—0
Sentiment analysis with adaptive multi-head attention in Transformer—0
EXIT: Extrapolation and Interpolation-based Neural Controlled Differential Equations for Time-series Classification and Forecasting—0
Expanding the Prediction Capacity in Long Sequence Time-Series Forecasting—0
Top-down Tree Structured Decoding with Syntactic Connections for Neural Machine Translation and Parsing—0
Training ASR models by Generation of Contextual Information—0
Explainable AI for Robot Failures: Generating Explanations that Improve User Assistance in Fault Recovery—0
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