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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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Energy-Inspired Self-Supervised Pretraining for Vision Models—0
Content Adaptive Latents and Decoder for Neural Image Compression—0
Content Adaptive and Error Propagation Aware Deep Video Compression—0
ASR error management for improving spoken language understanding—0
Construction of Polar Codes with Reinforcement Learning—0
Action Classification and Highlighting in Videos—0
Energy Efficient Video Decoding for VVC Using a Greedy Strategy Based Design Space Exploration—0
Constrained Convolutional-Recurrent Networks to Improve Speech Quality with Low Impact on Recognition Accuracy—0
A Graph-to-Sequence Model for Joint Intent Detection and Slot Filling in Task-Oriented Dialogue Systems—0
Consistent Multiple Sequence Decoding—0
Conservativeness of untied auto-encoders—0
A Spiking Neural Network Decoder for Implantable Brain Machine Interfaces and its Sparsity-aware Deployment on RISC-V Microcontrollers—0
Energy Estimation of Last Mile Electric Vehicle Routes—0
Conquering Data Variations in Resolution: A Slice-Aware Multi-Branch Decoder Network—0
ConnectedUNets++: Mass Segmentation from Whole Mammographic Images—0
A Spiking Neural Network based on Neural Manifold for Augmenting Intracortical Brain-Computer Interface Data—0
A Graph Neural Network Framework for Grid-Based Simulation—0
Confidence Score Based Conformer Speaker Adaptation for Speech Recognition—0
DISCO: Depth Inference from Stereo using Context—0
End-to-end translation of human neural activity to speech with a dual-dual generative adversarial network—0
Confidence penalty, annealing Gaussian noise and zoneout for biLSTM-CRF networks for named entity recognition—0
Aspect and Sentiment Aware Abstractive Review Summarization—0
Aspect and Opinion Aware Abstractive Review Summarization with Reinforced Hard Typed Decoder—0
Confidence Based Bidirectional Global Context Aware Training Framework for Neural Machine Translation—0
Energy based diffusion generator for efficient sampling of Boltzmann distributions—0
Energy-information trade-off makes the cortical critical power law the optimal coding—0
Enhancing K-user Interference Alignment for Discrete Constellations via Learning—0
A Speaker-aware Parallel Hierarchical Attentive Encoder-Decoder Model for Multi-turn Dialogue Generation—0
A Graph Encoder-Decoder Network for Unsupervised Anomaly Detection—0
Conditioning Generative Latent Optimization for Sparse-View CT Image Reconstruction—0
Conditioning, but on Which Distribution? Grammatical Gender in German Plural Inflection—0
A spatio-temporal network for video semantic segmentation in surgical videos—0
End-to-end streaming model for low-latency speech anonymization—0
Conditional Variational Autoencoder for Neural Machine Translation—0
ANAE: Learning Node Context Representation for Attributed Network Embedding—0
A Sparse Cross Attention-based Graph Convolution Network with Auxiliary Information Awareness for Traffic Flow Prediction—0
A CT Image Denoising Method with Residual Encoder-Decoder Network—0
End-to-End Spoken Language Understanding Without Full Transcripts—0
Conditional Graph Neural Processes: A Functional Autoencoder Approach—0
Conditional Generative Modeling for Images, 3D Animations, and Video—0
A CTC Alignment-based Non-autoregressive Transformer for End-to-end Automatic Speech Recognition—0
Conditional Generation of Periodic Signals with Fourier-Based Decoder—0
Generative Antibody Design for Complementary Chain Pairing Sequences through Encoder-Decoder Language Model—0
Just Ask One More Time! Self-Agreement Improves Reasoning of Language Models in (Almost) All Scenarios—0
End-to-end Speech Translation System Description of LIT for IWSLT 2019—0
Conditional DETR V2: Efficient Detection Transformer with Box Queries—0
A Skip Connection Architecture for Localization of Image Manipulations—0
Conditional Denoising Diffusion for Sequential Recommendation—0
3DSGrasp: 3D Shape-Completion for Robotic Grasp—0
End-to-end Speech Translation with Spoken-to-Written Style Conversion—0
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