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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
End-to-End 3D Dense Captioning with Vote2Cap-DETRCode1
SPTS v2: Single-Point Scene Text SpottingCode1
Medical Image Segmentation via Cascaded Attention DecodingCode1
Follow the Timeline! Generating Abstractive and Extractive Timeline Summary in Chronological OrderCode1
Towards Voice Reconstruction from EEG during Imagined SpeechCode1
Explicit Motion Disentangling for Efficient Optical Flow EstimationCode1
Trajectory Unified Transformer for Pedestrian Trajectory PredictionCode1
3DPPE: 3D Point Positional Encoding for Transformer-based Multi-Camera 3D Object DetectionCode1
Trap Attention: Monocular Depth Estimation With Manual TrapsCode1
Joint Appearance and Motion Learning for Efficient Rolling Shutter CorrectionCode1
Representation Learning for Visual Object Tracking by Masked Appearance TransferCode1
Towards Robust Tampered Text Detection in Document Image: New Dataset and New SolutionCode1
Document Image Shadow Removal Guided by Color-Aware BackgroundCode1
Masked Retraining Teacher-Student Framework for Domain Adaptive Object DetectionCode1
Matching Is Not Enough: A Two-Stage Framework for Category-Agnostic Pose EstimationCode1
Deformable Mesh Transformer for 3D Human Mesh RecoveryCode1
StyleGene: Crossover and Mutation of Region-Level Facial Genes for Kinship Face SynthesisCode1
Multi-Realism Image Compression with a Conditional GeneratorCode1
Pre-trained Language Models for Keyphrase Generation: A Thorough Empirical StudyCode1
ByGPT5: End-to-End Style-conditioned Poetry Generation with Token-free Language ModelsCode1
SeqDiffuSeq: Text Diffusion with Encoder-Decoder TransformersCode1
Focal-UNet: UNet-like Focal Modulation for Medical Image SegmentationCode1
Latent Diffusion for Language GenerationCode1
Enhancing Multi-modal and Multi-hop Question Answering via Structured Knowledge and Unified Retrieval-GenerationCode1
Two-stage Contextual Transformer-based Convolutional Neural Network for Airway Extraction from CT ImagesCode1
Efficient Long Sequence Modeling via State Space Augmented TransformerCode1
Temporal Saliency Detection Towards Explainable Transformer-based Timeseries ForecastingCode1
Enhancing Indic Handwritten Text Recognition Using Global Semantic InformationCode1
DUIDD: Deep-Unfolded Interleaved Detection and Decoding for MIMO Wireless SystemsCode1
Domain Generalization by Learning and Removing Domain-specific FeaturesCode1
Efficient Self-supervised Learning with Contextualized Target Representations for Vision, Speech and LanguageCode1
BKinD-3D: Self-Supervised 3D Keypoint Discovery from Multi-View VideosCode1
GPViT: A High Resolution Non-Hierarchical Vision Transformer with Group PropagationCode1
MegaCRN: Meta-Graph Convolutional Recurrent Network for Spatio-Temporal ModelingCode1
CamoFormer: Masked Separable Attention for Camouflaged Object DetectionCode1
CausalEGM: a general causal inference framework by encoding generative modelingCode1
iQuery: Instruments as Queries for Audio-Visual Sound SeparationCode1
Hierarchical multimodal transformers for Multi-Page DocVQACode1
GAS-NeXt: Few-Shot Cross-Lingual Font GeneratorCode1
GD-MAE: Generative Decoder for MAE Pre-training on LiDAR Point CloudsCode1
Exploring Stochastic Autoregressive Image Modeling for Visual RepresentationCode1
UDE: A Unified Driving Engine for Human Motion GenerationCode1
Fourier-Net: Fast Image Registration with Band-limited DeformationCode1
Kinematic-aware Hierarchical Attention Network for Human Pose Estimation in VideosCode1
Superpoint Transformer for 3D Scene Instance SegmentationCode1
Perceive, Ground, Reason, and Act: A Benchmark for General-purpose Visual RepresentationCode1
MicroAST: Towards Super-Fast Ultra-Resolution Arbitrary Style TransferCode1
3DPPE: 3D Point Positional Encoding for Multi-Camera 3D Object Detection TransformersCode1
Dynamic Feature Pruning and Consolidation for Occluded Person Re-IdentificationCode1
Spatio-Temporal Meta-Graph Learning for Traffic ForecastingCode1
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