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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
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3D Shape Synthesis for Conceptual Design and Optimization Using Variational Autoencoders0
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Contextual Information Enhanced Convolutional Neural Networks for Retinal Vessel Segmentation in Color Fundus Images0
Contextual Hourglass Network for Semantic Segmentation of High Resolution Aerial Imagery0
ASTormer: An AST Structure-aware Transformer Decoder for Text-to-SQL0
Context Sensitive Neural Lemmatization with Lematus0
A Hierarchical Approach for Visual Storytelling Using Image Description0
End-to-End Multi-speaker Speech Recognition with Transformer0
Context Quality Matters in Training Fusion-in-Decoder for Extractive Open-Domain Question Answering0
Context Perception Parallel Decoder for Scene Text Recognition0
A Stochastic Decoder for Neural Machine Translation0
Context-empowered Visual Attention Prediction in Pedestrian Scenarios0
A Stochastic Conditioning Scheme for Diverse Human Motion Prediction0
End-to-End Neural Speech Coding for Real-Time Communications0
Context Dependent Semantic Parsing over Temporally Structured Data0
AST-MHSA : Code Summarization using Multi-Head Self-Attention0
Context-CrackNet: A Context-Aware Framework for Precise Segmentation of Tiny Cracks in Pavement images0
A heteroencoder architecture for prediction of failure locations in porous metals using variational inference0
Context-Aware Transformer for 3D Point Cloud Automatic Annotation0
A State-Space Model for Decoding Auditory Attentional Modulation from MEG in a Competing-Speaker Environment0
Context-Aware Search and Retrieval Over Erasure Channels0
Action Q-Transformer: Visual Explanation in Deep Reinforcement Learning with Encoder-Decoder Model using Action Query0
End-to-end Multi-source Visual Prompt Tuning for Survival Analysis in Whole Slide Images0
End-to-End Neural Segmental Models for Speech Recognition0
End-to-End Real-time Catheter Segmentation with Optical Flow-Guided Warping during Endovascular Intervention0
Action Forecasting with Feature-wise Self-Attention0
Context-aware Pedestrian Trajectory Prediction with Multimodal Transformer0
Context-aware Decoder for Neural Machine Translation using a Target-side Document-Level Language Model0
A Hardware-Oriented and Memory-Efficient Method for CTC Decoding0
End-to-End Long Document Summarization using Gradient Caching0
Context-aware Cascade Attention-based RNN for Video Emotion Recognition0
Hardware-Efficient EMG Decoding for Next-Generation Hand Prostheses0
Context-Aware Attention-Based Data Augmentation for POI Recommendation0
Assessment of Transformer-Based Encoder-Decoder Model for Human-Like Summarization0
End-to-End Learning for Video Frame Compression with Self-Attention0
Context Aware 3D UNet for Brain Tumor Segmentation0
Assessing the Tolerance of Neural Machine Translation Systems Against Speech Recognition Errors0
Context- and Sequence-Aware Convolutional Recurrent Encoder for Neural Machine Translation0
A GRU-Gated Attention Model for Neural Machine Translation0
Content Word-based Sentence Decoding and Evaluating for Open-domain Neural Response Generation0
Assessing Encoder-Decoder Architectures for Robust Coronary Artery Segmentation0
Content-aware Balanced Spectrum Encoding in Masked Modeling for Time Series Classification0
End-to-end Joint Punctuated and Normalized ASR with a Limited Amount of Punctuated Training Data0
End-to-End Learning-Based Wireless Image Recognition Using the PyramidNet in Edge Intelligence0
End-to-end Multichannel Speaker-Attributed ASR: Speaker Guided Decoder and Input Feature Analysis0
Content Adaptive Latents and Decoder for Neural Image Compression0
Content Adaptive and Error Propagation Aware Deep Video Compression0
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