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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
Transformer Inertial Poser: Real-time Human Motion Reconstruction from Sparse IMUs with Simultaneous Terrain GenerationCode1
End-to-End Transformer Based Model for Image CaptioningCode1
LocalBins: Improving Depth Estimation by Learning Local DistributionsCode1
MFSNet: A Multi Focus Segmentation Network for Skin Lesion SegmentationCode1
RSTT: Real-time Spatial Temporal Transformer for Space-Time Video Super-ResolutionCode1
GEN-VLKT: Simplify Association and Enhance Interaction Understanding for HOI DetectionCode1
3D-OAE: Occlusion Auto-Encoders for Self-Supervised Learning on Point CloudsCode1
Semantic Segmentation by Early Region ProxyCode1
Implicit Neural Representations for Variable Length Human Motion GenerationCode1
Adjacent Context Coordination Network for Salient Object Detection in Optical Remote Sensing ImagesCode1
Point2Seq: Detecting 3D Objects as SequencesCode1
DAN: a Segmentation-free Document Attention Network for Handwritten Document RecognitionCode1
Improving anatomical plausibility in medical image segmentation via hybrid graph neural networks: applications to chest x-ray analysisCode1
AnoViT: Unsupervised Anomaly Detection and Localization with Vision Transformer-based Encoder-DecoderCode1
Sem2NeRF: Converting Single-View Semantic Masks to Neural Radiance FieldsCode1
Robust Visual Tracking by SegmentationCode1
Sequence-to-Sequence Knowledge Graph Completion and Question AnsweringCode1
Stacked Hybrid-Attention and Group Collaborative Learning for Unbiased Scene Graph GenerationCode1
CoGS: Controllable Generation and Search from Sketch and StyleCode1
MatchFormer: Interleaving Attention in Transformers for Feature MatchingCode1
PointAttN: You Only Need Attention for Point Cloud CompletionCode1
Topology-Preserving Shape Reconstruction and Registration via Neural Diffeomorphic FlowCode1
The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image CompressionCode1
Implicit field supervision for robust non-rigid shape matchingCode1
Hyperdecoders: Instance-specific decoders for multi-task NLPCode1
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