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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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Do Vision Foundation Models Enhance Domain Generalization in Medical Image Segmentation?Code1
Control+Shift: Generating Controllable Distribution ShiftsCode0
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SSR-Speech: Towards Stable, Safe and Robust Zero-shot Text-based Speech Editing and SynthesisCode2
PaveSAM Segment Anything for Pavement Distress0
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High-Performance Few-Shot Segmentation with Foundation Models: An Empirical StudyCode0
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Generative Recommender with End-to-End Learnable Item TokenizationCode1
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OPAL: Outlier-Preserved Microscaling Quantization Accelerator for Generative Large Language Models0
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UV-Mamba: A DCN-Enhanced State Space Model for Urban Village Boundary Identification in High-Resolution Remote Sensing ImagesCode1
ScreenMark: Watermarking Arbitrary Visual Content on Screen0
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Rate-Adaptive Generative Semantic Communication Using Conditional Diffusion Models0
Efficient Extraction of Noise-Robust Discrete Units from Self-Supervised Speech Models0
Historical German Text Normalization Using Type- and Token-Based Language Modeling0
Hybrid-Segmentor: A Hybrid Approach to Automated Fine-Grained Crack Segmentation in Civil InfrastructureCode2
Sample what you cant compress0
iConFormer: Dynamic Parameter-Efficient Tuning with Input-Conditioned Adaptation0
Deep multivariate autoencoder for capturing complexity in Brain Structure and Behaviour Relationships0
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Pureformer-VC: Non-parallel One-Shot Voice Conversion with Pure Transformer Blocks and Triplet Discriminative Training0
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Modifying the U-Net's Encoder-Decoder Architecture for Segmentation of Tumors in Breast Ultrasound Images0
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Zero-Shot Paragraph-level Handwriting Imitation with Latent Diffusion Models0
Leveraging SeNet and ResNet Synergy within an Encoder-Decoder Architecture for Glioma Detection0
Attention-Guided Multi-scale Interaction Network for Face Super-Resolution0
TrackSSM: A General Motion Predictor by State-Space ModelCode1
Predicting the Target Word of Game-playing Conversations using a Low-Rank Dialect Adapter for Decoder Models0
FissionVAE: Federated Non-IID Image Generation with Latent Space and Decoder DecompositionCode0
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