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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
Denoising Masked AutoEncoders Help Robust ClassificationCode1
Activity-aware Human Mobility Prediction with Hierarchical Graph Attention Recurrent NetworkCode1
Hierarchical Entity Typing via Multi-level Learning to RankCode1
CEDNet: A Cascade Encoder-Decoder Network for Dense PredictionCode1
Dense Gaussian Processes for Few-Shot SegmentationCode1
DenseFuse: A Fusion Approach to Infrared and Visible ImagesCode1
Generative Recommender with End-to-End Learnable Item TokenizationCode1
A Tree-Structured Decoder for Image-to-Markup GenerationCode1
End-to-End Learning of Neuromorphic Wireless Systems for Low-Power Edge Artificial IntelligenceCode1
Hierarchical Self Attention Based Autoencoder for Open-Set Human Activity RecognitionCode1
Adapting LLaMA Decoder to Vision TransformerCode1
Depthformer : Multiscale Vision Transformer For Monocular Depth Estimation With Local Global Information FusionCode1
An Energy-Efficient Spiking Neural Network for Finger Velocity Decoding for Implantable Brain-Machine InterfaceCode1
CENet: Context Enhancement Network for Medical Image SegmentationCode1
End-to-End 3D Dense Captioning with Vote2Cap-DETRCode1
DeSAM: Decoupled Segment Anything Model for Generalizable Medical Image SegmentationCode1
An End-to-End Transformer Model for Crowd LocalizationCode1
3D Feature Prediction for Masked-AutoEncoder-Based Point Cloud PretrainingCode1
Change-Aware Siamese Network for Surface Defects Segmentation under Complex BackgroundCode1
Attention Attention Everywhere: Monocular Depth Prediction with Skip AttentionCode1
High-throughput 3D shape completion of potato tubers on a harvesterCode1
End-to-End Fast Training of Communication Links Without a Channel Model via Online Meta-LearningCode1
End-to-End Low Cost Compressive Spectral Imaging with Spatial-Spectral Self-AttentionCode1
End-to-End Transformer Based Model for Image CaptioningCode1
Causal Recurrent Variational Autoencoder for Medical Time Series GenerationCode1
A Deep Reinforcement Learning Approach for Solving the Traveling Salesman Problem with DroneCode1
CCVS: Context-aware Controllable Video SynthesisCode1
A Deep Reinforcement Learning Algorithm Using Dynamic Attention Model for Vehicle Routing ProblemsCode1
An End-to-End Multi-Task Learning Model for Image-based Table RecognitionCode1
A Cascade Transformer-based Model for 3D Dose Distribution Prediction in Head and Neck Cancer RadiotherapyCode1
A Deep Reinforced Model for Abstractive SummarizationCode1
Encoder-Decoder Models Can Benefit from Pre-trained Masked Language Models in Grammatical Error CorrectionCode1
CausalEGM: a general causal inference framework by encoding generative modelingCode1
Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image SegmentationCode1
Encoder-decoder with Multi-level Attention for 3D Human Shape and Pose EstimationCode1
PriorVAE: Encoding spatial priors with VAEs for small-area estimationCode1
CAT: Beyond Efficient Transformer for Content-Aware Anomaly Detection in Event SequencesCode1
Categorical Normalizing Flows via Continuous TransformationsCode1
Encoder-Decoder Based Attractors for End-to-End Neural DiarizationCode1
Abstract Meaning Representation Guided Graph Encoding and Decoding for Joint Information ExtractionCode1
Category Query Learning for Human-Object Interaction ClassificationCode1
Encoder-Decoder Based Convolutional Neural Networks with Multi-Scale-Aware Modules for Crowd CountingCode1
CARTO: Category and Joint Agnostic Reconstruction of ARTiculated ObjectsCode1
Cascaded Cross MLP-Mixer GANs for Cross-View Image TranslationCode1
Abstractive Text Summarization Using Sequence-to-Sequence RNNs and BeyondCode1
An Encoder-Decoder Based Audio Captioning System With Transfer and Reinforcement LearningCode1
Cascade-DETR: Delving into High-Quality Universal Object DetectionCode1
Encoder-Decoder Architectures for Clinically Relevant Coronary Artery SegmentationCode1
Encoder-Decoder Based Convolutional Neural Network with Multi-Scale-Aware Modules for Crowd CountingCode1
EncT5: A Framework for Fine-tuning T5 as Non-autoregressive ModelsCode1
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