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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
GBT: Two-stage transformer framework for non-stationary time series forecastingCode1
G-CASCADE: Efficient Cascaded Graph Convolutional Decoding for 2D Medical Image SegmentationCode1
GD-MAE: Generative Decoder for MAE Pre-training on LiDAR Point CloudsCode1
GECTurk: Grammatical Error Correction and Detection Dataset for TurkishCode1
Dynamic Neural Representational Decoders for High-Resolution Semantic SegmentationCode1
Decoupling Global and Local Representations via Invertible Generative FlowsCode1
Generating 3D House Wireframes with SemanticsCode1
Dysfluent WFST: A Framework for Zero-Shot Speech Dysfluency Transcription and DetectionCode1
Deep Learning for Case-Based Reasoning through Prototypes: A Neural Network that Explains Its PredictionsCode1
Dynamic Multiscale Graph Neural Networks for 3D Skeleton-Based Human Motion PredictionCode1
Deep Learning Enhanced Dynamic Mode DecompositionCode1
Generating Radiology Reports via Memory-driven TransformerCode1
Generative De-Quantization for Neural Speech Codec via Latent DiffusionCode1
Cross-Modal Translation and Alignment for Survival AnalysisCode1
Dynamic Multiscale Graph Neural Networks for 3D Skeleton Based Human Motion PredictionCode1
Generative Multi-hop RetrievalCode1
Generic Attention-model Explainability for Interpreting Bi-Modal and Encoder-Decoder TransformersCode1
Generic-to-Specific Distillation of Masked AutoencodersCode1
Deep Architectures for Neural Machine TranslationCode1
GenKIE: Robust Generative Multimodal Document Key Information ExtractionCode1
DyTox: Transformers for Continual Learning with DYnamic TOken eXpansionCode1
Dynamic Focus-aware Positional Queries for Semantic SegmentationCode1
Attention-based residual autoencoder for video anomaly detectionCode1
Dynamic Graph Enhanced Contrastive Learning for Chest X-ray Report GenerationCode1
Deep Learning Methods for Vessel Trajectory Prediction based on Recurrent Neural NetworksCode1
Global-correlated 3D-decoupling Transformer for Clothed Avatar ReconstructionCode1
Global-Local Path Networks for Monocular Depth Estimation with Vertical CutDepthCode1
Global Spectral Filter Memory Network for Video Object SegmentationCode1
Adaptive Machine Translation with Large Language ModelsCode1
Deep learning via LSTM models for COVID-19 infection forecasting in IndiaCode1
Go From the General to the Particular: Multi-Domain Translation with Domain Transformation NetworksCode1
Going Full-TILT Boogie on Document Understanding with Text-Image-Layout TransformerCode1
Nonlinear optical encoding enabled by recurrent linear scatteringCode1
GPU-Accelerated Viterbi Exact Lattice Decoder for Batched Online and Offline Speech RecognitionCode1
GPViT: A High Resolution Non-Hierarchical Vision Transformer with Group PropagationCode1
GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head CheckpointsCode1
Cross-modal Prototype Driven Network for Radiology Report GenerationCode1
Graph Auto-Encoder Via Neighborhood Wasserstein ReconstructionCode1
Deep Contextual Video CompressionCode1
GraphGPT: Graph Learning with Generative Pre-trained TransformersCode1
A Model-Agnostic Data Manipulation Method for Persona-based Dialogue GenerationCode1
Dynamic Context-guided Capsule Network for Multimodal Machine TranslationCode1
Graph-to-Tree Learning for Solving Math Word ProblemsCode1
Graph-to-Tree Neural Networks for Learning Structured Input-Output Translation with Applications to Semantic Parsing and Math Word ProblemCode1
Dynamic Feature Pruning and Consolidation for Occluded Person Re-IdentificationCode1
Grounded Situation Recognition with TransformersCode1
Group Communication with Context Codec for Lightweight Source SeparationCode1
Group DETR: Fast DETR Training with Group-Wise One-to-Many AssignmentCode1
Deep Diacritization: Efficient Hierarchical Recurrence for Improved Arabic DiacritizationCode1
Dynamic Low-Rank Instance Adaptation for Universal Neural Image CompressionCode1
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