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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
Enhancing Quantised End-to-End ASR Models via PersonalisationCode0
CLIPUNetr: Assisting Human-robot Interface for Uncalibrated Visual Servoing Control with CLIP-driven Referring Expression Segmentation0
Structure to Property: Chemical Element Embeddings and a Deep Learning Approach for Accurate Prediction of Chemical PropertiesCode1
Deep Neighbor Layer Aggregation for Lightweight Self-Supervised Monocular Depth EstimationCode0
Decoder-only Architecture for Speech Recognition with CTC Prompts and Text Data Augmentation0
Electroencephalogram Sensor Data Compression Using An Asymmetrical Sparse Autoencoder With A Discrete Cosine Transform Layer0
UniST: Towards Unifying Saliency Transformer for Video Saliency Prediction and Detection0
Chunked Attention-based Encoder-Decoder Model for Streaming Speech Recognition0
Double Domain Guided Real-Time Low-Light Image Enhancement for Ultra-High-Definition Transportation SurveillanceCode1
Unimodal Aggregation for CTC-based Speech RecognitionCode1
DiaCorrect: Error Correction Back-end For Speaker DiarizationCode1
OccupancyDETR: Using DETR for Mixed Dense-sparse 3D Occupancy Prediction0
TextBind: Multi-turn Interleaved Multimodal Instruction-following in the WildCode1
Voxtlm: unified decoder-only models for consolidating speech recognition/synthesis and speech/text continuation tasks0
Co-Salient Object Detection with Semantic-Level Consensus Extraction and Dispersion0
Training Audio Captioning Models without AudioCode1
Temporal-aware Hierarchical Mask Classification for Video Semantic SegmentationCode0
Hybrid Attention-based Encoder-decoder Model for Efficient Language Model Adaptation0
Direct Text to Speech Translation System using Acoustic Units0
Prompting Segmentation with Sound Is Generalizable Audio-Visual Source LocalizerCode1
Efficient Post-processing of Diffusion Tensor Cardiac Magnetic Imaging Using Texture-conserving Deformable Registration0
Re-Reading Improves Reasoning in Large Language ModelsCode1
Answering Subjective Induction Questions on Products by Summarizing Multi-sources Multi-viewpoints Knowledge0
Towards Better Data Exploitation in Self-Supervised Monocular Depth EstimationCode1
One-Bit-Aided Modulo Sampling for DOA Estimation0
MFPNet: Multi-scale Feature Propagation Network For Lightweight Semantic Segmentation0
Finding Influencers in Complex Networks: An Effective Deep Reinforcement Learning Approach0
A Spatial-Temporal Deformable Attention based Framework for Breast Lesion Detection in VideosCode1
SSHNN: Semi-Supervised Hybrid NAS Network for Echocardiographic Image SegmentationCode0
DeNoising-MOT: Towards Multiple Object Tracking with Severe Occlusions0
Latent Degradation Representation Constraint for Single Image DerainingCode0
Few-Shot Learning of Force-Based Motions From Demonstration Through Pre-training of Haptic Representation0
Motif-aware Attribute Masking for Molecular Graph Pre-trainingCode0
DeformToon3D: Deformable 3D Toonification from Neural Radiance FieldsCode1
Feature Enhancer Segmentation Network (FES-Net) for Vessel Segmentation0
MS-UNet-v2: Adaptive Denoising Method and Training Strategy for Medical Image Segmentation with Small Training Data0
Toward High Quality Facial Representation LearningCode1
PBP: Path-based Trajectory Prediction for Autonomous Driving0
Reuse and Diffuse: Iterative Denoising for Text-to-Video GenerationCode1
Gender-specific Machine Translation with Large Language Models0
Persona-aware Generative Model for Code-mixed LanguageCode0
Stylebook: Content-Dependent Speaking Style Modeling for Any-to-Any Voice Conversion using Only Speech Data0
Dynamic Encoding and Decoding of Information for Split Learning in Mobile-Edge Computing: Leveraging Information Bottleneck Theory0
Matcha-TTS: A fast TTS architecture with conditional flow matchingCode3
Epi-Curriculum: Episodic Curriculum Learning for Low-Resource Domain Adaptation in Neural Machine Translation0
Data-Driven Neural Polar Codes for Unknown Channels With and Without Memory0
EGIC: Enhanced Low-Bit-Rate Generative Image Compression Guided by Semantic SegmentationCode1
Efficient Training for Visual Tracking with Deformable Transformer0
Character Queries: A Transformer-based Approach to On-Line Handwritten Character SegmentationCode0
Prompt-based Ingredient-Oriented All-in-One Image RestorationCode1
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