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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
A Baseline Approach for AutoImplant: the MICCAI 2020 Cranial Implant Design ChallengeCode1
Generating 3D Molecular Structures Conditional on a Receptor Binding Site with Deep Generative ModelsCode1
A Discourse-Aware Attention Model for Abstractive Summarization of Long DocumentsCode1
Boosting Semi-supervised Image Segmentation with Global and Local Mutual Information RegularizationCode1
Generating Radiology Reports via Memory-driven TransformerCode1
Generating Syntactically Controlled Paraphrases without Using Annotated Parallel PairsCode1
CARE: Causality Reasoning for Empathetic Responses by Conditional Graph GenerationCode1
CIF: Continuous Integrate-and-Fire for End-to-End Speech RecognitionCode1
Bootstrapped Masked Autoencoders for Vision BERT PretrainingCode1
Generic Attention-model Explainability for Interpreting Bi-Modal and Encoder-Decoder TransformersCode1
GenKIE: Robust Generative Multimodal Document Key Information ExtractionCode1
GEN-VLKT: Simplify Association and Enhance Interaction Understanding for HOI DetectionCode1
Geometry-Aware Attenuation Learning for Sparse-View CBCT ReconstructionCode1
Geometry-Informed Neural Operator TransformerCode1
DEVIAS: Learning Disentangled Video Representations of Action and SceneCode1
Differentiable Manifold Reconstruction for Point Cloud DenoisingCode1
Boundary-Aware Network for Kidney ParsingCode1
Discriminative Feature Alignment: Improving Transferability of Unsupervised Domain Adaptation by Gaussian-guided Latent AlignmentCode1
Dual Cross-Attention for Medical Image SegmentationCode1
End-to-End Non-Autoregressive Neural Machine Translation with Connectionist Temporal ClassificationCode1
Autoencoding with a Classifier SystemCode1
Global-correlated 3D-decoupling Transformer for Clothed Avatar ReconstructionCode1
A Distributional Lens for Multi-Aspect Controllable Text GenerationCode1
CIS-UNet: Multi-Class Segmentation of the Aorta in Computed Tomography Angiography via Context-Aware Shifted Window Self-AttentionCode1
GlueGen: Plug and Play Multi-modal Encoders for X-to-image GenerationCode1
GMSRF-Net: An improved generalizability with global multi-scale residual fusion network for polyp segmentationCode1
Brain Tumor Segmentation and Survival Prediction using 3D Attention UNetCode1
Adjacent Context Coordination Network for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing ImagesCode1
GPT-4 Enhanced Multimodal Grounding for Autonomous Driving: Leveraging Cross-Modal Attention with Large Language ModelsCode1
GPU-Accelerated Viterbi Exact Lattice Decoder for Batched Online and Offline Speech RecognitionCode1
DeSTSeg: Segmentation Guided Denoising Student-Teacher for Anomaly DetectionCode1
Detail Preserved Point Cloud Completion via Separated Feature AggregationCode1
An Exploration of Encoder-Decoder Approaches to Multi-Label Classification for Legal and Biomedical TextCode1
Grad-TTS: A Diffusion Probabilistic Model for Text-to-SpeechCode1
Accelerated MRI with Un-trained Neural NetworksCode1
Graph Convolution Machine for Context-aware Recommender SystemCode1
Graph Masked Autoencoders with TransformersCode1
Unlocking the Potential of Deep Learning in Peak-Hour Series ForecastingCode1
ADMM-DAD net: a deep unfolding network for analysis compressed sensingCode1
CL4AC: A Contrastive Loss for Audio CaptioningCode1
Detecting Any Human-Object Interaction Relationship: Universal HOI Detector with Spatial Prompt Learning on Foundation ModelsCode1
GRIP++: Enhanced Graph-based Interaction-aware Trajectory Prediction for Autonomous DrivingCode1
Bridging Textual and Tabular Data for Cross-Domain Text-to-SQL Semantic ParsingCode1
3D Hand Shape and Pose from Images in the WildCode1
Depthformer : Multiscale Vision Transformer For Monocular Depth Estimation With Local Global Information FusionCode1
Group Communication with Context Codec for Lightweight Source SeparationCode1
GuardSplat: Efficient and Robust Watermarking for 3D Gaussian SplattingCode1
Guided Deep Decoder: Unsupervised Image Pair FusionCode1
HallE-Control: Controlling Object Hallucination in Large Multimodal ModelsCode1
A Model-Agnostic Data Manipulation Method for Persona-based Dialogue GenerationCode1
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