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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
LeViT-UNet: Make Faster Encoders with Transformer for Medical Image SegmentationCode1
CCVS: Context-aware Controllable Video SynthesisCode1
Filtered Noise Shaping for Time Domain Room Impulse Response Estimation From Reverberant SpeechCode1
Turning Tables: Generating Examples from Semi-structured Tables for Endowing Language Models with Reasoning SkillsCode1
Surgical Instruction Generation with TransformersCode1
FetalNet: Multi-task Deep Learning Framework for Fetal Ultrasound Biometric MeasurementsCode1
Visual Parser: Representing Part-whole Hierarchies with TransformersCode1
The Piano Inpainting ApplicationCode1
TransAttUnet: Multi-level Attention-guided U-Net with Transformer for Medical Image SegmentationCode1
UniRE: A Unified Label Space for Entity Relation ExtractionCode1
Levi Graph AMR Parser using Heterogeneous AttentionCode1
Trans4Trans: Efficient Transformer for Transparent Object Segmentation to Help Visually Impaired People Navigate in the Real WorldCode1
Long Short-Term Transformer for Online Action DetectionCode1
UACANet: Uncertainty Augmented Context Attention for Polyp SegmentationCode1
THE SJTU SYSTEM FOR DCASE2021 CHALLENGE TASK 6: AUDIO CAPTIONING BASED ON ENCODER PRE-TRAINING AND REINFORCEMENT LEARNINGCode1
Neural-Symbolic Solver for Math Word Problems with Auxiliary TasksCode1
UTNet: A Hybrid Transformer Architecture for Medical Image SegmentationCode1
Relaxed Attention: A Simple Method to Boost Performance of End-to-End Automatic Speech RecognitionCode1
Combining Frame-Synchronous and Label-Synchronous Systems for Speech RecognitionCode1
HySPA: Hybrid Span Generation for Scalable Text-to-Graph ExtractionCode1
Dual Aspect Self-Attention based on Transformer for Remaining Useful Life PredictionCode1
Improving black-box optimization in VAE latent space using decoder uncertaintyCode1
Multimodal Trajectory Prediction Conditioned on Lane-Graph TraversalsCode1
A Cascade Dual-Decoder Model for Joint Entity and Relation ExtractionCode1
Learning Mesh Representations via Binary Space Partitioning Tree NetworksCode1
Neural Fashion Image Captioning : Accounting for Data DiversityCode1
BARTScore: Evaluating Generated Text as Text GenerationCode1
ABCD: A Graph Framework to Convert Complex Sentences to a Covering Set of Simple SentencesCode1
Neural Distributed Image Compression using Common InformationCode1
OadTR: Online Action Detection with TransformersCode1
Encoder-Decoder Architectures for Clinically Relevant Coronary Artery SegmentationCode1
CPM-2: Large-scale Cost-effective Pre-trained Language ModelsCode1
Encoder-Decoder Based Attractors for End-to-End Neural DiarizationCode1
Self-Attention Based Text Knowledge Mining for Text DetectionCode1
Spatially-Invariant Style-Codes Controlled Makeup TransferCode1
Self-Supervised Video Hashing via Bidirectional TransformersCode1
RSTNet: Captioning With Adaptive Attention on Visual and Non-Visual WordsCode1
SCF-Net: Learning Spatial Contextual Features for Large-Scale Point Cloud SegmentationCode1
LayoutTransformer: Scene Layout Generation With Conceptual and Spatial DiversityCode1
HifiFace: 3D Shape and Semantic Prior Guided High Fidelity Face SwappingCode1
SPBERT: An Efficient Pre-training BERT on SPARQL Queries for Question Answering over Knowledge GraphsCode1
Hybrid graph convolutional neural networks for landmark-based anatomical segmentationCode1
A Syntax-Guided Edit Decoder for Neural Program RepairCode1
Improving weakly supervised sound event detection with self-supervised auxiliary tasksCode1
DS-TransUNet:Dual Swin Transformer U-Net for Medical Image SegmentationCode1
Hybrid Generative-Contrastive Representation LearningCode1
BoB: BERT Over BERT for Training Persona-based Dialogue Models from Limited Personalized DataCode1
Pulling back information geometryCode1
Key Information Extraction From Documents: Evaluation And GeneratorCode1
Instantaneous Grammatical Error Correction with Shallow Aggressive DecodingCode1
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