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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
Crosslink-Net: Double-Branch Encoder Network via Fusing Vertical and Horizontal Convolutions for Medical Image SegmentationCode0
AttGAN: Facial Attribute Editing by Only Changing What You WantCode0
RISE-iEEG: Robust to Inter-Subject Electrodes Implantation Variability iEEG ClassifierCode0
Attentive Task Interaction Network for Multi-Task LearningCode0
Crosslink-Net: Double-branch Encoder Segmentation Network via Fusing Vertical and Horizontal ConvolutionsCode0
DDU-Net: A Domain Decomposition-Based CNN for High-Resolution Image Segmentation on Multiple GPUsCode0
Cross-Enhancement Transformer for Action SegmentationCode0
Cross-domain Cross-architecture Black-box Attacks on Fine-tuned Models with Transferred Evolutionary StrategiesCode0
Learning Universal Graph Neural Network Embeddings With Aid Of Transfer LearningCode0
Non-Autoregressive Sentence OrderingCode0
Non-autoregressive Sequence-to-Sequence Vision-Language ModelsCode0
FERAtt: Facial Expression Recognition with Attention NetCode0
Cross-channel Communication NetworksCode0
CRISP: Curriculum based Sequential Neural Decoders for Polar Code FamilyCode0
A Mamba-based Network for Semi-supervised Singing Melody Extraction Using Confidence Binary RegularizationCode0
Feature Reuse and Fusion for Real-time Semantic segmentationCode0
DePA: Improving Non-autoregressive Machine Translation with Dependency-Aware DecoderCode0
Non-Euclidean Mixture Model for Social Network EmbeddingCode0
Improving Non-Intrusive Load Disaggregation through an Attention-Based Deep Neural NetworkCode0
AlphaGAN: Generative adversarial networks for natural image mattingCode0
Non-intrusive Surrogate Modeling for Parametrized Time-dependent PDEs using Convolutional AutoencodersCode0
Swin-X2S: Reconstructing 3D Shape from 2D Biplanar X-ray with Swin TransformersCode0
Sockeye: A Toolkit for Neural Machine TranslationCode0
RoboSignature: Robust Signature and Watermarking on Network AttacksCode0
Attentive Neural Network for Named Entity Recognition in VietnameseCode0
SODAWideNet -- Salient Object Detection with an Attention augmented Wide Encoder Decoder network without ImageNet pre-trainingCode0
5G LDPC Linear Transformer for Channel DecodingCode0
Nonparallel Emotional Speech ConversionCode0
Feature Representation Learning for Robust Retinal Disease Detection from Optical Coherence Tomography ImagesCode0
Exploring Generalizable Distillation for Efficient Medical Image SegmentationCode0
Syllable-Based Sequence-to-Sequence Speech Recognition with the Transformer in Mandarin ChineseCode0
Symmetric Equilibrium Learning of VAEsCode0
CRC-RL: A Novel Visual Feature Representation Architecture for Unsupervised Reinforcement LearningCode0
CPNet: Cross-Parallel Network for Efficient Anomaly DetectionCode0
Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation LearningCode0
NoPropaganda at SemEval-2020 Task 11: A Borrowed Approach to Sequence Tagging and Text ClassificationCode0
Feature Forwarding for Efficient Single Image DehazingCode0
Toward Adversarial Training on Contextualized Language RepresentationCode0
NORPPA: NOvel Ringed seal re-identification by Pelage Pattern AggregationCode0
Exploring the Reversal Curse and Other Deductive Logical Reasoning in BERT and GPT-Based Large Language ModelsCode0
Attention Transformer Model for Translation of Similar LanguagesCode0
A Deep Latent Space Model for Graph Representation LearningCode0
Robust Incremental Neural Semantic Graph ParsingCode0
AlloST: Low-resource Speech Translation without Source TranscriptionCode0
Novel Deep Learning Framework For Bovine Iris SegmentationCode0
Coupled Training of Sequence-to-Sequence Models for Accented Speech RecognitionCode0
Counterfactual Depth from a Single RGB ImageCode0
Symmetric Wasserstein AutoencodersCode0
Feature Completion for Occluded Person Re-IdentificationCode0
Novel View Synthesis on Unpaired Data by Conditional Deformable Variational Auto-EncoderCode0
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