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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
Generative Biomedical Entity Linking via Knowledge Base-Guided Pre-training and Synonyms-Aware Fine-tuningCode1
PREDICT & CLUSTER: Unsupervised Skeleton Based Action RecognitionCode1
ASFormer: Transformer for Action SegmentationCode1
Generative Aspect-Based Sentiment Analysis with Contrastive Learning and Expressive StructureCode1
CompNet: Complementary Segmentation Network for Brain MRI ExtractionCode1
Composer Style-specific Symbolic Music Generation Using Vector Quantized Discrete Diffusion ModelsCode1
A Simple and Effective Approach to Automatic Post-Editing with Transfer LearningCode1
CompositeTasking: Understanding Images by Spatial Composition of TasksCode1
Improved grammatical error correction by ranking elementary editsCode1
A Simple and Effective Approach to Automatic Post-Editing with Transfer LearningCode1
Improving black-box optimization in VAE latent space using decoder uncertaintyCode1
Generative Retrieval as Multi-Vector Dense RetrievalCode1
A Simple and Efficient Multi-task Network for 3D Object Detection and Road UnderstandingCode1
Unsupervised Point Cloud Pre-Training via Occlusion CompletionCode1
A Cross-View Hierarchical Graph Learning Hypernetwork for Skill Demand-Supply Joint PredictionCode1
Augmenting Legal Judgment Prediction with Contrastive Case RelationsCode1
Compressing Facial Makeup Transfer Networks by Collaborative Distillation and Kernel DecompositionCode1
Generative Spoken Language Modeling from Raw AudioCode1
AlphaDesign: A graph protein design method and benchmark on AlphaFoldDBCode1
GeNet: A Graph Neural Network-based Anti-noise Task-Oriented Semantic Communication ParadigmCode1
Generic-to-Specific Distillation of Masked AutoencodersCode1
PRIMERA: Pyramid-based Masked Sentence Pre-training for Multi-document SummarizationCode1
Implicit Rank-Minimizing AutoencoderCode1
Cross-Modal Translation and Alignment for Survival AnalysisCode1
Geometry-Informed Neural Operator TransformerCode1
GeoSegNet: Point Cloud Semantic Segmentation via Geometric Encoder-Decoder ModelingCode1
Cross-Lingual Abstractive Summarization with Limited Parallel ResourcesCode1
ProFD: Prompt-Guided Feature Disentangling for Occluded Person Re-IdentificationCode1
CS2-Net: Deep Learning Segmentation of Curvilinear Structures in Medical ImagingCode1
Implicit View-Time Interpolation of Stereo Videos using Multi-Plane Disparities and Non-Uniform CoordinatesCode1
Improving Chest X-Ray Report Generation by Leveraging Warm StartingCode1
Concatenated Masked Autoencoders as Spatial-Temporal LearnerCode1
GLCONet: Learning Multi-source Perception Representation for Camouflaged Object DetectionCode1
Improving Neural Machine Translation Models with Monolingual DataCode1
A Single Stream Network for Robust and Real-time RGB-D Salient Object DetectionCode1
Global-correlated 3D-decoupling Transformer for Clothed Avatar ReconstructionCode1
Implicit Autoencoder for Point-Cloud Self-Supervised Representation LearningCode1
Prompt Guided Transformer for Multi-Task Dense PredictionCode1
A Gradually Soft Multi-Task and Data-Augmented Approach to Medical Question UnderstandingCode1
Conditional DETR for Fast Training ConvergenceCode1
Global Spectral Filter Memory Network for Video Object SegmentationCode1
Conditional Drums Generation using Compound Word RepresentationsCode1
Gloss-free Sign Language Translation: Improving from Visual-Language PretrainingCode1
GMSRF-Net: An improved generalizability with global multi-scale residual fusion network for polyp segmentationCode1
Prot2Text: Multimodal Protein's Function Generation with GNNs and TransformersCode1
GlueGen: Plug and Play Multi-modal Encoders for X-to-image GenerationCode1
Implementing contextual biasing in GPU decoder for online ASRCode1
GPU-Accelerated Viterbi Exact Lattice Decoder for Batched Online and Offline Speech RecognitionCode1
A Spatial-Temporal Deformable Attention based Framework for Breast Lesion Detection in VideosCode1
Implicit field learning for unsupervised anomaly detection in medical imagesCode1
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