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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
Improving Machine Translation with Large Language Models: A Preliminary Study with Cooperative DecodingCode0
TS-Diffusion: Generating Highly Complex Time Series with Diffusion Models0
Mini Minds: Exploring Bebeshka and Zlata Baby ModelsCode0
Octavius: Mitigating Task Interference in MLLMs via LoRA-MoECode0
ScorePerformer: Expressive Piano Performance Rendering With Fine-Grained ControlCode1
Understanding the Natural Language of DNA using Encoder-Decoder Foundation Models with Byte-level Precision0
Neural Network Reconstruction of the Left Atrium using Sparse Catheter Paths0
Using DUCK-Net for Polyp Image SegmentationCode1
Universal Perturbation-based Secret Key-Controlled Data Hiding0
Simplifying Transformer BlocksCode2
Holistic Representation Learning for Multitask Trajectory Anomaly DetectionCode1
Explainable Identification of Hate Speech towards Islam using Graph Neural Networks0
Concatenated Masked Autoencoders as Spatial-Temporal LearnerCode1
Enriching Phrases with Coupled Pixel and Object Contexts for Panoptic Narrative Grounding0
Robust Identity Perceptual Watermark Against Deepfake Face Swapping0
Lightweight super resolution network for point cloud geometry compressionCode1
CROMA: Remote Sensing Representations with Contrastive Radar-Optical Masked AutoencodersCode1
PAUMER: Patch Pausing Transformer for Semantic Segmentation0
Boosting Summarization with Normalizing Flows and Aggressive TrainingCode0
De-Diffusion Makes Text a Strong Cross-Modal InterfaceCode0
HEDNet: A Hierarchical Encoder-Decoder Network for 3D Object Detection in Point CloudsCode1
Joint Depth Prediction and Semantic Segmentation with Multi-View SAM0
Deep Compressed Learning for 3D Seismic Inversion0
From Denoising Training to Test-Time Adaptation: Enhancing Domain Generalization for Medical Image SegmentationCode1
MENTOR: Human Perception-Guided Pretraining for Increased Generalization0
AViTMP: A Tracking-Specific Transformer for Single-Branch Visual TrackingCode0
SolarFormer: Multi-scale Transformer for Solar PV Profiling0
MIST: Medical Image Segmentation Transformer with Convolutional Attention Mixing (CAM) DecoderCode1
A Principled Hierarchical Deep Learning Approach to Joint Image Compression and Classification0
Improving Medical Visual Representations via Radiology Report Generation0
AMLNet: Adversarial Mutual Learning Neural Network for Non-AutoRegressive Multi-Horizon Time Series ForecastingCode0
S2F-NER: Exploring Sequence-to-Forest Generation for Complex Entity Recognition0
ASTormer: An AST Structure-aware Transformer Decoder for Text-to-SQL0
PrObeD: Proactive Object Detection WrapperCode0
Pre-training with Random Orthogonal Projection Image ModelingCode0
Learning to Search Feasible and Infeasible Regions of Routing Problems with Flexible Neural k-OptCode1
CARIS: Context-Augmented Referring Image SegmentationCode1
Style Description based Text-to-Speech with Conditional Prosodic Layer Normalization based Diffusion GAN0
SQLformer: Deep Auto-Regressive Query Graph Generation for Text-to-SQL TranslationCode0
TarGEN: Targeted Data Generation with Large Language ModelsCode1
Real-Time Neural Materials using Block-Compressed Features0
SynergyNet: Bridging the Gap between Discrete and Continuous Representations for Precise Medical Image Segmentation0
A Wireless AI-Generated Content (AIGC) Provisioning Framework Empowered by Semantic Communication0
Extended Signaling Methods for Reduced Video Decoder Power Consumption Using Green Metadata0
Real-time Neonatal Chest Sound Separation using Deep Learning0
Explainable Spatio-Temporal Graph Neural NetworksCode1
DecoderTracker: Decoder-Only Method for Multiple-Object Tracking0
Model Input-Output Configuration Search with Embedded Feature Selection for Sensor Time-series and Image ClassificationCode0
General Point Model with Autoencoding and Autoregressive0
Personalized Speech-driven Expressive 3D Facial Animation Synthesis with Style Control0
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