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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
MultiPlaneNeRF: Neural Radiance Field with Non-Trainable RepresentationCode1
NightHazeFormer: Single Nighttime Haze Removal Using Prior Query TransformerCode1
Multi-Level Global Context Cross Consistency Model for Semi-Supervised Ultrasound Image Segmentation with Diffusion ModelCode1
GeoMAE: Masked Geometric Target Prediction for Self-supervised Point Cloud Pre-TrainingCode1
MaxViT-UNet: Multi-Axis Attention for Medical Image SegmentationCode1
Meta-Polyp: a baseline for efficient Polyp segmentationCode1
IVP-VAE: Modeling EHR Time Series with Initial Value Problem SolversCode1
Learning Signed Hyper Surfaces for Oriented Point Cloud Normal EstimationCode1
Combo of Thinking and Observing for Outside-Knowledge VQACode1
SepMark: Deep Separable Watermarking for Unified Source Tracing and Deepfake DetectionCode1
3DInvNet: A Deep Learning-Based 3D Ground-Penetrating Radar Data InversionCode1
An Exploration of Encoder-Decoder Approaches to Multi-Label Classification for Legal and Biomedical TextCode1
A Mountain-Shaped Single-Stage Network for Accurate Image RestorationCode1
Joint Moment Retrieval and Highlight Detection Via Natural Language QueriesCode1
SwinDocSegmenter: An End-to-End Unified Domain Adaptive Transformer for Document Instance SegmentationCode1
PromptRank: Unsupervised Keyphrase Extraction Using PromptCode1
AdaptiveClick: Clicks-aware Transformer with Adaptive Focal Loss for Interactive Image SegmentationCode1
NorBench -- A Benchmark for Norwegian Language ModelsCode1
Towards Capturing the Temporal Dynamics for Trajectory Prediction: a Coarse-to-Fine ApproachCode1
3D Small Object Detection with Dynamic Spatial PruningCode1
TransESC: Smoothing Emotional Support Conversation via Turn-Level State TransitionCode1
GCRDN: Global Context-Driven Residual Dense Network for Remote Sensing Image SuperresolutionCode1
Sentence Embedding Leaks More Information than You Expect: Generative Embedding Inversion Attack to Recover the Whole SentenceCode1
FUSegNet: A Deep Convolutional Neural Network for Foot Ulcer SegmentationCode1
Transforming Visual Scene Graphs to Image CaptionsCode1
InconSeg: Residual-Guided Fusion With Inconsistent Multi-Modal Data for Negative and Positive Road Obstacles SegmentationCode1
Oil Spill Segmentation using Deep Encoder-Decoder modelsCode1
A Non-autoregressive Multi-Horizon Flight Trajectory Prediction Framework with Gray Code RepresentationCode1
Rethinking Boundary Detection in Deep Learning Models for Medical Image SegmentationCode1
End-to-End Lane detection with One-to-Several TransformerCode1
DynaVol: Unsupervised Learning for Dynamic Scenes through Object-Centric VoxelizationCode1
MH-DETR: Video Moment and Highlight Detection with Cross-modal TransformerCode1
Learning Locally Editable Virtual HumansCode1
Unified Sequence-to-Sequence Learning for Single- and Multi-Modal Visual Object TrackingCode1
A Symmetric Dual Encoding Dense Retrieval Framework for Knowledge-Intensive Visual Question AnsweringCode1
From Association to Generation: Text-only Captioning by Unsupervised Cross-modal MappingCode1
SDSC-UNet: Dual Skip Connection ViT-based U-shaped Model for Building ExtractionCode1
Walking Your LiDOG: A Journey Through Multiple Domains for LiDAR Semantic SegmentationCode1
LiDAR2Map: In Defense of LiDAR-Based Semantic Map Construction Using Online Camera DistillationCode1
Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman ProblemCode1
Learning Situation Hyper-Graphs for Video Question AnsweringCode1
Prak: An automatic phonetic alignment tool for CzechCode1
3D Feature Prediction for Masked-AutoEncoder-Based Point Cloud PretrainingCode1
Bitstream-Corrupted JPEG Images are Restorable: Two-stage Compensation and Alignment Framework for Image RestorationCode1
Segment Everything Everywhere All at OnceCode1
Adaptive Human Matting for Dynamic VideosCode1
Relational Context Learning for Human-Object Interaction DetectionCode1
Data-Efficient Image Quality Assessment with Attention-Panel DecoderCode1
Inference with Reference: Lossless Acceleration of Large Language ModelsCode1
UniSeg: A Prompt-driven Universal Segmentation Model as well as A Strong Representation LearnerCode1
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