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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
MEGANet: Multi-Scale Edge-Guided Attention Network for Weak Boundary Polyp SegmentationCode1
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RADIO: Reference-Agnostic Dubbing Video Synthesis0
Dense Object Grounding in 3D Scenes0
nanoT5: A PyTorch Framework for Pre-training and Fine-tuning T5-style Models with Limited ResourcesCode3
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Diffusion-based 3D Object Detection with Random Boxes0
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One Wide Feedforward is All You Need0
SOAR: Scene-debiasing Open-set Action RecognitionCode1
MAGMA: Music Aligned Generative Motion Autodecoder0
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Short-term power load forecasting method based on CNN-SAEDN-Res0
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Fine-Grained Spatiotemporal Motion Alignment for Contrastive Video Representation LearningCode0
ARFA: An Asymmetric Receptive Field Autoencoder Model for Spatiotemporal Prediction0
An Improved Encoder-Decoder Framework for Food Energy Estimation0
VideoGen: A Reference-Guided Latent Diffusion Approach for High Definition Text-to-Video Generation0
Towards the Identifiability and Explainability for Personalized Learner Modeling: An Inductive ParadigmCode0
Blind Source Separation of Single-Channel Mixtures via Multi-Encoder AutoencodersCode1
Laplacian-Former: Overcoming the Limitations of Vision Transformers in Local Texture DetectionCode1
Foundational Policy Acquisition via Multitask Learning for Motor Skill Generation0
Dual-Decoder Consistency via Pseudo-Labels Guided Data Augmentation for Semi-Supervised Medical Image SegmentationCode0
SpeechTokenizer: Unified Speech Tokenizer for Speech Large Language ModelsCode2
RAMP: Retrieval-Augmented MOS Prediction via Confidence-based Dynamic Weighting0
Improving Mandarin Prosodic Structure Prediction with Multi-level Contextual Information0
Self-Sampling Meta SAM: Enhancing Few-shot Medical Image Segmentation with Meta-LearningCode1
Triangular code: Near-optimal linear time fountain code0
Optimizing Factual Accuracy in Text Generation through Dynamic Knowledge Selection0
CircleFormer: Circular Nuclei Detection in Whole Slide Images with Circle Queries and AttentionCode1
Catalog Phrase Grounding (CPG): Grounding of Product Textual Attributes in Product Images for e-commerce Vision-Language Applications0
DTrOCR: Decoder-only Transformer for Optical Character RecognitionCode2
Jais and Jais-chat: Arabic-Centric Foundation and Instruction-Tuned Open Generative Large Language Models0
SAM-Med2DCode3
C2G2: Controllable Co-speech Gesture Generation with Latent Diffusion ModelCode1
Killing two birds with one stone: Can an audio captioning system also be used for audio-text retrieval?0
LAMBO: Large AI Model Empowered Edge Intelligence0
FIRE: Food Image to REcipe generationCode0
SAAN: Similarity-aware attention flow network for change detection with VHR remote sensing images0
Depth self-supervision for single image novel view synthesisCode0
Beyond One-to-One: Rethinking the Referring Image SegmentationCode1
Video and Audio are Images: A Cross-Modal Mixer for Original Data on Video-Audio Retrieval0
A Human-Machine Joint Learning Framework to Boost Endogenous BCI Training0
From system models to class models: An in-context learning paradigmCode1
Decoupled Structure for Improved Adaptability of End-to-End Models0
Unlocking Fine-Grained Details with Wavelet-based High-Frequency Enhancement in TransformersCode1
Business Metric-Aware Forecasting for Inventory Management0
LISTER: Neighbor Decoding for Length-Insensitive Scene Text Recognition0
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