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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
MiTU-Net: A fine-tuned U-Net with SegFormer backbone for segmenting pubic symphysis-fetal headCode0
MIST: A Novel Training Strategy for Low-latencyScalable Neural Net DecodersCode0
Mistral-SPLADE: LLMs for better Learned Sparse RetrievalCode0
Mixed-granularity Implicit Representation for Continuous Hyperspectral Compressive ReconstructionCode0
MMT: Image-guided Story Ending Generation with Multimodal Memory TransformerCode0
Modeling Unknown Stochastic Dynamical System via AutoencoderCode0
MindOmni: Unleashing Reasoning Generation in Vision Language Models with RGPOCode0
Compressing Sign Information in DCT-based Image Coding via Deep Sign RetrievalCode0
MindSet: Vision. A toolbox for testing DNNs on key psychological experimentsCode0
Compressing Scene Dynamics: A Generative ApproachCode0
Compressing Latent Space via Least VolumeCode0
A Holistic Representation Guided Attention Network for Scene Text RecognitionCode0
MIM: Mutual Information MachineCode0
Compressed Heterogeneous Graph for Abstractive Multi-Document SummarizationCode0
MIND: Maximum Mutual Information Based Neural DecoderCode0
Comprehensive Comparisons of Uniform Quantization in Deep Image CompressionCode0
MicarVLMoE: A Modern Gated Cross-Aligned Vision-Language Mixture of Experts Model for Medical Image Captioning and Report GenerationCode0
MIAS-SAM: Medical Image Anomaly Segmentation without thresholdingCode0
Mini Minds: Exploring Bebeshka and Zlata Baby ModelsCode0
Complex Transformer: A Framework for Modeling Complex-Valued SequenceCode0
Across-animal odor decoding by probabilistic manifold alignmentCode0
MGANet: A Robust Model for Quality Enhancement of Compressed VideoCode0
A generic ensemble based deep convolutional neural network for semi-supervised medical image segmentationCode0
MetaFun: Meta-Learning with Iterative Functional UpdatesCode0
Completing point cloud from few points by Wasserstein GAN and TransformersCode0
On the Choice of Modeling Unit for Sequence-to-Sequence Speech RecognitionCode0
Multi-level Asymmetric Contrastive Learning for Volumetric Medical Image Segmentation Pre-trainingCode0
A Corpus of Controlled Opinionated and Knowledgeable Movie Discussions for Training Neural Conversation ModelsCode0
Memory-Augmented Neural Networks for Machine TranslationCode0
Memeify: A Large-Scale Meme Generation SystemCode0
A Semi-supervised Framework for Image CaptioningCode0
Memory-Based Semantic ParsingCode0
Generative approach to unsupervised deep local learningCode0
Meaning guided video captioningCode0
A Semantic Relevance Based Neural Network for Text Summarization and Text SimplificationCode0
Memory Defense: More Robust Classification via a Memory-Masking AutoencoderCode0
MDAP: A Multi-view Disentangled and Adaptive Preference Learning Framework for Cross-Domain RecommendationCode0
3D Reconstruction of Incomplete Archaeological Objects Using a Generative Adversarial NetworkCode0
Math Word Problem Solving by Generating Linguistic Variants of Problem StatementsCode0
A Convolutional Vision Transformer for Semantic Segmentation of Side-Scan Sonar DataCode0
Memory-oriented Decoder for Light Field Salient Object DetectionCode0
Commonsense for Generative Multi-Hop Question Answering TasksCode0
Massively Multilingual Neural Grapheme-to-Phoneme ConversionCode0
Mask-Guided Attention U-Net for Enhanced Neonatal Brain Extraction and Image PreprocessingCode0
A general reduced-order neural operator for spatio-temporal predictive learning on complex spatial domainsCode0
COMIC: Towards A Compact Image Captioning Model with AttentionCode0
Masking in Multi-hop QA: An Analysis of How Language Models Perform with Context PermutationCode0
AVESFormer: Efficient Transformer Design for Real-Time Audio-Visual SegmentationCode0
Mask-Enhanced Autoregressive Prediction: Pay Less Attention to Learn MoreCode0
Masked and Permuted Implicit Context Learning for Scene Text RecognitionCode0
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