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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
CM-UNet: Hybrid CNN-Mamba UNet for Remote Sensing Image Semantic SegmentationCode3
GEOcc: Geometrically Enhanced 3D Occupancy Network with Implicit-Explicit Depth Fusion and Contextual Self-Supervision0
DuoSpaceNet: Leveraging Both Bird's-Eye-View and Perspective View Representations for 3D Object Detection0
Blackbox Adaptation for Medical Image SegmentationCode0
Multi-scale Semantic Prior Features Guided Deep Neural Network for Urban Street-view Image0
Universal Joint Source-Channel Coding for Modulation-Agnostic Semantic Communication0
Simultaneous Deep Learning of Myocardium Segmentation and T2 Quantification for Acute Myocardial Infarction MRI0
ImgAdaPoinTr: Improving Point Cloud Completion via Images and SegmentationCode0
Sparse Regression Codes for Non-coherent SIMO channels0
Diversity-Aware Sign Language Production through a Pose Encoding Variational Autoencoder0
SpecDETR: A Transformer-based Hyperspectral Point Object Detection NetworkCode2
MrRegNet: Multi-resolution Mask Guided Convolutional Neural Network for Medical Image Registration with Large DeformationsCode0
Robust Singing Voice Transcription Serves Synthesis0
Dielectric Tensor Prediction for Inorganic Materials Using Latent Information from Preferred PotentialCode1
A Hierarchically Feature Reconstructed Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection0
ICAL: Implicit Character-Aided Learning for Enhanced Handwritten Mathematical Expression RecognitionCode1
Instantaneous Bandwidth Estimation from Level-Crossing Samples via LSTM-based Encoder-Decoder Architecture0
TEDNet: Twin Encoder Decoder Neural Network for 2D Camera and LiDAR Road DetectionCode0
Achieving Resolution-Agnostic DNN-based Image Watermarking: A Novel Perspective of Implicit Neural Representation0
Rethinking the adaptive relationship between Encoder Layers and Decoder LayersCode0
ADA-Track++: End-to-End Multi-Camera 3D Multi-Object Tracking with Alternating Detection and AssociationCode2
Rethinking Prior Information Generation with CLIP for Few-Shot SegmentationCode2
DiffTF++: 3D-aware Diffusion Transformer for Large-Vocabulary 3D GenerationCode2
DEPTH: Discourse Education through Pre-Training HierarchicallyCode0
Adaptation of Distinct Semantics for Uncertain Areas in Polyp SegmentationCode0
Semi-Self-Supervised Domain Adaptation: Developing Deep Learning Models with Limited Annotated Data for Wheat Head Segmentation0
Stable Signature is Unstable: Removing Image Watermark from Diffusion Models0
EMCAD: Efficient Multi-scale Convolutional Attention Decoding for Medical Image SegmentationCode3
Pseudo-Prompt Generating in Pre-trained Vision-Language Models for Multi-Label Medical Image ClassificationCode1
MDNet: Multi-Decoder Network for Abdominal CT Organs Segmentation0
Summarizing Radiology Reports Findings into Impressions0
LyS at SemEval-2024 Task 3: An Early Prototype for End-to-End Multimodal Emotion Linking as Graph-Based ParsingCode0
PCLMix: Weakly Supervised Medical Image Segmentation via Pixel-Level Contrastive Learning and Dynamic Mix AugmentationCode0
FedGCS: A Generative Framework for Efficient Client Selection in Federated Learning via Gradient-based OptimizationCode1
A Lightweight Sparse Focus Transformer for Remote Sensing Image Change CaptioningCode0
Visualizing Neural Network Imagination0
PAC-Bayesian Generalization Bounds for Knowledge Graph Representation LearningCode1
From Human Judgements to Predictive Models: Unravelling Acceptability in Code-Mixed Sentences0
Depth Awakens: A Depth-perceptual Attention Fusion Network for RGB-D Camouflaged Object DetectionCode0
FusionTransNet for Smart Urban Mobility: Spatiotemporal Traffic Forecasting Through Multimodal Network Integration0
VM-DDPM: Vision Mamba Diffusion for Medical Image Synthesis0
Towards Less Biased Data-driven Scoring with Deep Learning-Based End-to-end Database Search in Tandem Mass Spectrometry0
Encoder-Decoder Framework for Interactive Free Verses with Generation with Controllable High-Quality Rhyming0
You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language ModelsCode0
Picking watermarks from noise (PWFN): an improved robust watermarking model against intensive distortions0
Latent Variable Double Gaussian Process Model for Decoding Complex Neural Data0
Traj-LLM: A New Exploration for Empowering Trajectory Prediction with Pre-trained Large Language Models0
SurfPro: Functional Protein Design Based on Continuous Surface0
SwinFi: a CSI Compression Method based on Swin Transformer for Wi-Fi Sensing0
Topicwise Separable Sentence Retrieval for Medical Report Generation0
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