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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
AdaNSP: Uncertainty-driven Adaptive Decoding in Neural Semantic Parsing0
Empirical Autopsy of Deep Video Captioning Frameworks0
Convolutional Autoencoders, Clustering and POD for Low-dimensional Parametrization of Navier-Stokes Equations0
A Three-dimensional Convolutional-Recurrent Network for Convective Storm Nowcasting0
Convolutional Autoencoder for Blind Hyperspectral Image Unmixing0
ConvMath: A Convolutional Sequence Network for Mathematical Expression Recognition0
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Teaching AI the Anatomy Behind the Scan: Addressing Anatomical Flaws in Medical Image Segmentation with Learnable Prior0
Conversational Speech Recognition by Learning Audio-textual Cross-modal Contextual Representation0
Conversational Speech Recognition By Learning Conversation-level Characteristics0
A TextGCN-Based Decoding Approach for Improving Remote Sensing Image Captioning0
AICT: An Adaptive Image Compression Transformer0
Conversational Question Answering on Heterogeneous Sources0
AIC-AB NET: A Neural Network for Image Captioning with Spatial Attention and Text Attributes0
ControLRM: Fast and Controllable 3D Generation via Large Reconstruction Model0
Control-oriented Clustering of Visual Latent Representation0
A Temporal Neural Network Architecture for Online Learning0
Controlling the Voice of a Sentence in Japanese-to-English Neural Machine Translation0
Controlling Summarization Length Through EOS Token Weighting0
AI and Memory Wall0
Controlling Posterior Collapse by an Inverse Lipschitz Constraint on the Decoder Network0
AdaGNN: A multi-modal latent representation meta-learner for GNNs based on AdaBoosting0
Empathetic Response Generation via Emotion Cause Transition Graph0
Empirical Analysis of Image Caption Generation using Deep Learning0
Controlled Text Generation using T5 based Encoder-Decoder Soft Prompt Tuning and Analysis of the Utility of Generated Text in AI0
EMO-X: Efficient Multi-Person Pose and Shape Estimation in One-Stage0
Controlled Text Generation for Data Augmentation in Intelligent Artificial Agents0
A Hybrid Spatial-temporal Deep Learning Architecture for Lane Detection0
Emotion-Regularized Conditional Variational Autoencoder for Emotional Response Generation0
Controlled and Conditional Text to Image Generation with Diffusion Prior0
3D Topology Optimization using Convolutional Neural Networks0
GazeXplain: Learning to Predict Natural Language Explanations of Visual Scanpaths0
Emotion Eliciting Machine: Emotion Eliciting Conversation Generation based on Dual Generator0
Empathetic Dialogue Generation with Pre-trained RoBERTa-GPT2 and External Knowledge0
Enabling arbitrary translation objectives with Adaptive Tree Search0
Controllable Motion Synthesis and Reconstruction with Autoregressive Diffusion Models0
Controllable Length Control Neural Encoder-Decoder via Reinforcement Learning0
Controllable Image Enhancement0
Controllable Image Captioning0
A tailored Handwritten-Text-Recognition System for Medieval Latin0
Controllable Distortion-Perception Tradeoff Through Latent Diffusion for Neural Image Compression0
Controllable Dialogue Generation with Disentangled Multi-grained Style Specification and Attribute Consistency Reward0
AsyncSwitch: Asynchronous Text-Speech Adaptation for Code-Switched ASR0
Asymmetric Learned Image Compression with Multi-Scale Residual Block, Importance Map, and Post-Quantization Filtering0
Contrastive Triple Extraction with Generative Transformer0
Contrastive Response Pairs for Automatic Evaluation of Non-task-oriented Neural Conversational Models0
A Symmetric Encoder-Decoder with Residual Block for Infrared and Visible Image Fusion0
A Hybrid Approach for Document Layout Analysis in Document images0
Contrastive-Regularized U-Net for Video Anomaly Detection0
CoST: Contrastive Quantization based Semantic Tokenization for Generative Recommendation0
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