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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
Carrying over algorithm in transformersCode0
Information hiding cameras: optical concealment of object information into ordinary images0
Jewelry Recognition via Encoder-Decoder Models0
Mask-adaptive Gated Convolution and Bi-directional Progressive Fusion Network for Depth Completion0
Low-light Stereo Image Enhancement and De-noising in the Low-frequency Information Enhanced Image SpaceCode0
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Learning Segmented 3D Gaussians via Efficient Feature Unprojection for Zero-shot Neural Scene Segmentation0
Wavelet-Inspired Multiscale Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic ForecastingCode0
Transformers are Multi-State RNNsCode2
Attendre: Wait To Attend By Retrieval With Evicted Queries in Memory-Based Transformers for Long Context Processing0
Toward distortion-aware change detection in realistic scenarios0
An Information Theoretic Approach to Interaction-Grounded Learning0
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Generating Diverse and High-Quality Texts by Minimum Bayes Risk DecodingCode0
Cuff-less Arterial Blood Pressure Waveform Synthesis from Single-site PPG using Transformer & Frequency-domain Learning0
RomniStereo: Recurrent Omnidirectional Stereo MatchingCode0
Masked AutoEncoder for Graph Clustering without Pre-defined Cluster Number k0
Zero Shot Audio to Audio Emotion Transfer With Speaker DisentanglementCode1
Graph Learning-based Fleet Scheduling for Urban Air Mobility under Operational Constraints, Varying Demand & Uncertainties0
Deep Reinforcement Learning for Multi-Truck Vehicle Routing Problems with Multi-Leg Demand Routes0
Cross-Speaker Encoding Network for Multi-Talker Speech RecognitionCode1
Sibyl: Forecasting Time-Evolving Query Workloads0
MvKSR: Multi-view Knowledge-guided Scene Recovery for Hazy and Rainy DegradationCode0
WidthFormer: Toward Efficient Transformer-based BEV View TransformationCode2
MS-DETR: Efficient DETR Training with Mixed SupervisionCode2
The NPU-ASLP-LiAuto System Description for Visual Speech Recognition in CNVSRC 2023Code1
Text Classification Based on Knowledge Graphs and Improved Attention Mechanism0
Single-Microphone Speaker Separation and Voice Activity Detection in Noisy and Reverberant Environments0
PIXAR: Auto-Regressive Language Modeling in Pixel Space0
DistFormer: Enhancing Local and Global Features for Monocular Per-Object Distance EstimationCode0
AST-T5: Structure-Aware Pretraining for Code Generation and UnderstandingCode2
MAMI: Multi-Attentional Mutual-Information for Long Sequence Neuron Captioning0
ChangeCLIP: Remote sensing change detection with multimodal vision-language representation learningCode2
DiffusionEdge: Diffusion Probabilistic Model for Crisp Edge DetectionCode3
ClassWise-SAM-Adapter: Parameter Efficient Fine-tuning Adapts Segment Anything to SAR Domain for Semantic SegmentationCode2
Energy based diffusion generator for efficient sampling of Boltzmann distributions0
SwitchTab: Switched Autoencoders Are Effective Tabular Learners0
Improving Diffusion-Based Image Synthesis with Context Prediction0
Kernel-U-Net: Multivariate Time Series Forecasting using Custom Kernels0
Revisiting Zero-Shot Abstractive Summarization in the Era of Large Language Models from the Perspective of Position BiasCode0
NU-Class Net: A Novel Approach for Video Quality Enhancement0
An Autoregressive Text-to-Graph Framework for Joint Entity and Relation ExtractionCode2
Hybrid Proposal Refiner: Revisiting DETR Series from the Faster R-CNN PerspectiveCode1
Exploring Region-Word Alignment in Built-in Detector for Open-Vocabulary Object Detection0
EASE-DETR: Easing the Competition among Object Queries0
Capturing Closely Interacted Two-Person Motions with Reaction Priors0
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