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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
Sparsifying Transformer Models with Trainable Representation PoolingCode1
MU-GAN: Facial Attribute Editing based on Multi-attention MechanismCode1
Uncertainty Inspired RGB-D Saliency DetectionCode1
Adversarial Watermarking Transformer: Towards Tracing Text Provenance with Data HidingCode1
Dynamic Context-guided Capsule Network for Multimodal Machine TranslationCode1
End-to-End Learning of Neuromorphic Wireless Systems for Low-Power Edge Artificial IntelligenceCode1
Open-set Adversarial DefenseCode1
RESA: Recurrent Feature-Shift Aggregator for Lane DetectionCode1
Regularized Densely-connected Pyramid Network for Salient Instance SegmentationCode1
Deep Encoder-Decoder Networks for Classification of Hyperspectral and LiDAR DataCode1
Making a Case for 3D Convolutions for Object Segmentation in VideosCode1
Groove2Groove: One-Shot Music Style Transfer with Supervision from Synthetic DataCode1
FastSal: a Computationally Efficient Network for Visual Saliency PredictionCode1
Attention based Multi-Modal New Product Sales Time-series ForecastingCode1
GRIT: Generative Role-filler Transformers for Document-level Event Entity ExtractionCode1
Neural Machine Translation without EmbeddingsCode1
TRU-NET: A Deep Learning Approach to High Resolution Prediction of RainfallCode1
DeepHandMesh: A Weakly-supervised Deep Encoder-Decoder Framework for High-fidelity Hand Mesh ModelingCode1
Very Deep Transformers for Neural Machine TranslationCode1
Learning from Irregularly-Sampled Time Series: A Missing Data PerspectiveCode1
SoftPoolNet: Shape Descriptor for Point Cloud Completion and ClassificationCode1
Free View SynthesisCode1
Learning to Reason in Round-based Games: Multi-task Sequence Generation for Purchasing Decision Making in First-person ShootersCode1
Attention-based Fully Gated CNN-BGRU for Russian Handwritten TextCode1
R-MNet: A Perceptual Adversarial Network for Image InpaintingCode1
DTVNet: Dynamic Time-lapse Video Generation via Single Still ImageCode1
Nighttime Dehazing with a Synthetic BenchmarkCode1
Word Error Rate Estimation Without ASR Output: e-WER2Code1
Open-Edit: Open-Domain Image Manipulation with Open-Vocabulary InstructionsCode1
AtlantaNet: Inferring the 3D Indoor Layout from a Single 360(∘) Image beyond the Manhattan World AssumptionCode1
Learning Structural Similarity of User Interface Layouts using Graph NetworksCode1
Stochastic Fine-grained Labeling of Multi-state Sign Glosses for Continuous Sign Language RecognitionCode1
End-to-End Low Cost Compressive Spectral Imaging with Spatial-Spectral Self-AttentionCode1
BiTraP: Bi-directional Pedestrian Trajectory Prediction with Multi-modal Goal EstimationCode1
Multi-Image Super-Resolution for Remote Sensing using Deep Recurrent NetworksCode1
Differentiable Manifold Reconstruction for Point Cloud DenoisingCode1
MACU-Net for Semantic Segmentation of Fine-Resolution Remotely Sensed ImagesCode1
The Surprising Effectiveness of Linear Unsupervised Image-to-Image TranslationCode1
Guided Deep Decoder: Unsupervised Image Pair FusionCode1
Length-Controllable Image CaptioningCode1
A Novel Graph-based Multi-modal Fusion Encoder for Neural Machine TranslationCode1
Learning to Discretely Compose Reasoning Module Networks for Video CaptioningCode1
Multi-scale Interactive Network for Salient Object DetectionCode1
Defocus Blur Detection via Depth DistillationCode1
Suppress and Balance: A Simple Gated Network for Salient Object DetectionCode1
Interactive Video Object Segmentation Using Global and Local Transfer ModulesCode1
Channel-Level Variable Quantization Network for Deep Image CompressionCode1
A Single Stream Network for Robust and Real-time RGB-D Salient Object DetectionCode1
Rethinking Image Inpainting via a Mutual Encoder-Decoder with Feature EqualizationsCode1
Disentangled Variational Autoencoder based Multi-Label Classification with Covariance-Aware Multivariate Probit ModelCode1
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