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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
ASAG: Building Strong One-Decoder-Layer Sparse Detectors via Adaptive Sparse Anchor GenerationCode1
Conditional Variational Autoencoder for Sign Language Translation with Cross-Modal AlignmentCode1
Document-level Event Extraction via Parallel Prediction NetworksCode1
Neural Decomposition: Functional ANOVA with Variational AutoencodersCode1
ColonFormer: An Efficient Transformer based Method for Colon Polyp SegmentationCode1
A SAM-guided Two-stream Lightweight Model for Anomaly DetectionCode1
Neural Interactive Keypoint DetectionCode1
Neural Language Correction with Character-Based AttentionCode1
Dynamic Multiscale Graph Neural Networks for 3D Skeleton Based Human Motion PredictionCode1
CycleFormer : TSP Solver Based on Language ModelingCode1
Distributional Principal AutoencodersCode1
Combining Frame-Synchronous and Label-Synchronous Systems for Speech RecognitionCode1
Conditional DETR for Fast Training ConvergenceCode1
Neural Question Generation from Text: A Preliminary StudyCode1
DITTO: Dual and Integrated Latent Topologies for Implicit 3D ReconstructionCode1
Combo of Thinking and Observing for Outside-Knowledge VQACode1
CoMER: Modeling Coverage for Transformer-based Handwritten Mathematical Expression RecognitionCode1
A Convolutional-Transformer Network for Crack Segmentation with Boundary AwarenessCode1
Distance-Aware Occlusion Detection with Focused AttentionCode1
A Unified End-to-End Framework for Efficient Deep Image CompressionCode1
CommitBERT: Commit Message Generation Using Pre-Trained Programming Language ModelCode1
CommitBERT: Commit Message Generation Using Pre-Trained Programming Language ModelCode1
Distributed Deep Joint Source-Channel Coding with Decoder-Only Side InformationCode1
Nighttime Dehazing with a Synthetic BenchmarkCode1
Non-Parallel Voice Conversion with Cyclic Variational AutoencoderCode1
NorBench -- A Benchmark for Norwegian Language ModelsCode1
Novel View Synthesis via Depth-guided Skip ConnectionsCode1
Compact Bidirectional Transformer for Image CaptioningCode1
NÜWA: Visual Synthesis Pre-training for Neural visUal World creAtionCode1
Compact Transformer Tracker with Correlative Masked ModelingCode1
DynaVol: Unsupervised Learning for Dynamic Scenes through Object-Centric VoxelizationCode1
Diverse, Controllable, and Keyphrase-Aware: A Corpus and Method for News Multi-Headline GenerationCode1
A Unified Encoder-Decoder Framework with Entity MemoryCode1
A Unified Dual-view Model for Review Summarization and Sentiment Classification with Inconsistency LossCode1
Disentangled Variational Autoencoder based Multi-Label Classification with Covariance-Aware Multivariate Probit ModelCode1
Oil Spill Segmentation using Deep Encoder-Decoder modelsCode1
Cyclically Equivariant Neural Decoders for Cyclic CodesCode1
Omni-AD: Learning to Reconstruct Global and Local Features for Multi-class Anomaly DetectionCode1
Conditional Drums Generation using Compound Word RepresentationsCode1
A2J: Anchor-to-Joint Regression Network for 3D Articulated Pose Estimation from a Single Depth ImageCode1
TS-SAM: Fine-Tuning Segment-Anything Model for Downstream TasksCode1
On Perceptual Lossy Compression: The Cost of Perceptual Reconstruction and An Optimal Training FrameworkCode1
On the Affinity, Rationality, and Diversity of Hierarchical Topic ModelingCode1
On the Comparison of Popular End-to-End Models for Large Scale Speech RecognitionCode1
A Sequence-to-Sequence Approach to Dialogue State TrackingCode1
ComplexGen: CAD Reconstruction by B-Rep Chain Complex GenerationCode1
Complex Handwriting Trajectory Recovery: Evaluation Metrics and AlgorithmCode1
On the Multilingual Ability of Decoder-based Pre-trained Language Models: Finding and Controlling Language-Specific NeuronsCode1
Disentangled Pre-training for Human-Object Interaction DetectionCode1
Dissecting Generation Modes for Abstractive Summarization Models via Ablation and AttributionCode1
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