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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
Learning to Rewrite for Non-Autoregressive Neural Machine TranslationCode1
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Efficient Planning in a Compact Latent Action SpaceCode1
EffiSegNet: Gastrointestinal Polyp Segmentation through a Pre-Trained EfficientNet-based Network with a Simplified DecoderCode1
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Neural Distributed Image Compression using Common InformationCode1
Directed Graph Auto-EncodersCode1
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Deep Symbolic Superoptimization Without Human KnowledgeCode1
DeepSym: Deep Symbol Generation and Rule Learning from Unsupervised Continuous Robot Interaction for PlanningCode1
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Discovering Non-monotonic Autoregressive Orderings with Variational InferenceCode1
Cross-Embodiment Robot Manipulation Skill Transfer using Latent Space AlignmentCode1
Leveraging Pre-trained Checkpoints for Sequence Generation TasksCode1
LexMAE: Lexicon-Bottlenecked Pretraining for Large-Scale RetrievalCode1
LGFCTR: Local and Global Feature Convolutional Transformer for Image MatchingCode1
Efficient Long Sequence Modeling via State Space Augmented TransformerCode1
DeepVecFont-v2: Exploiting Transformers to Synthesize Vector Fonts with Higher QualityCode1
Efficient Decoder-free Object Detection with TransformersCode1
Lightweight super resolution network for point cloud geometry compressionCode1
Deep Video Matting via Spatio-Temporal Alignment and AggregationCode1
DeepVideoMVS: Multi-View Stereo on Video with Recurrent Spatio-Temporal FusionCode1
ListT5: Listwise Reranking with Fusion-in-Decoder Improves Zero-shot RetrievalCode1
Double Path Networks for Sequence to Sequence LearningCode1
BARTScore: Evaluating Generated Text as Text GenerationCode1
Efficient Dialogue State Tracking by Selectively Overwriting MemoryCode1
DeltaNet:Conditional Medical Report Generation for COVID-19 DiagnosisCode1
Adapting Segment Anything Model to Multi-modal Salient Object Detection with Semantic Feature Fusion GuidanceCode1
DeFLOCNet: Deep Image Editing via Flexible Low-level ControlsCode1
DenseFuse: A Fusion Approach to Infrared and Visible ImagesCode1
DeFlow: Learning Complex Image Degradations from Unpaired Data with Conditional FlowsCode1
Defocus Blur Detection via Depth DistillationCode1
LocalBins: Improving Depth Estimation by Learning Local DistributionsCode1
Local Conditional Neural Fields for Versatile and Generalizable Large-Scale Reconstructions in Computational ImagingCode1
Efficient Long-Text Understanding with Short-Text ModelsCode1
Enabling certification of verification-agnostic networks via memory-efficient semidefinite programmingCode1
Evaluation of deep learning models for multi-step ahead time series predictionCode1
LoGAH: Predicting 774-Million-Parameter Transformers using Graph HyperNetworks with 1/100 ParametersCode1
An Arbitrary Scale Super-Resolution Approach for 3D MR Images via Implicit Neural RepresentationCode1
Foreground Segmentation Using a Triplet Convolutional Neural Network for Multiscale Feature EncodingCode1
DeformToon3D: Deformable 3D Toonification from Neural Radiance FieldsCode1
Bathymetry Inversion using a Deep-Learning-Based Surrogate for Shallow Water Equations SolversCode1
Human-Aware Motion DeblurringCode1
Pyramidal Attention for Saliency DetectionCode1
Lossy Image Compression with Conditional Diffusion ModelsCode1
LOT: A Story-Centric Benchmark for Evaluating Chinese Long Text Understanding and GenerationCode1
Cross-Conditioned Recurrent Networks for Long-Term Synthesis of Inter-Person Human Motion Interactions0
Attention Based Encoder Decoder Model for Video Captioning in Nepali (2023)0
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