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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
Linguistic Knowledge Can Enhance Encoder-Decoder Models (If You Let It)Code0
Listen, Attend, and Walk: Neural Mapping of Navigational Instructions to Action SequencesCode0
Linguistic Input Features Improve Neural Machine TranslationCode0
Memory-Augmented Neural Networks for Machine TranslationCode0
Dwell in the Beginning: How Language Models Embed Long Documents for Dense RetrievalCode0
Lightweight Transducer Based on Frame-Level CriterionCode0
DVANet: Disentangling View and Action Features for Multi-View Action RecognitionCode0
Building End-To-End Dialogue Systems Using Generative Hierarchical Neural Network ModelsCode0
Lightweight yet Efficient: An External Attentive Graph Convolutional Network with Positional Prompts for Sequential RecommendationCode0
D-UNet: a dimension-fusion U shape network for chronic stroke lesion segmentationCode0
Light-weight Retinal Layer Segmentation with Global ReasoningCode0
DuLa-Net: A Dual-Projection Network for Estimating Room Layouts from a Single RGB PanoramaCode0
Light-weight Document Image Cleanup using Perceptual LossCode0
Building a Taiwanese Mandarin Spoken Language Model: A First AttemptCode0
DuEDL: Dual-Branch Evidential Deep Learning for Scribble-Supervised Medical Image SegmentationCode0
Light In The Black: An Evaluation of Data Augmentation Techniques for COVID-19 CT's Semantic SegmentationCode0
Lex2Sent: A bagging approach to unsupervised sentiment analysisCode0
LF Tracy: A Unified Single-Pipeline Approach for Salient Object Detection in Light Field CamerasCode0
Dual-Stream Pyramid Registration NetworkCode0
DSFFNet: Dual-Side Feature Fusion Network for 3D Pose TransferCode0
Volumetric medical image segmentation through dual self-distillation in U-shaped networksCode0
Leveraging WordNet Paths for Neural Hypernym PredictionCode0
Let Me DeCode You: Decoder Conditioning with Tabular DataCode0
Let's Ask Again: Refine Network for Automatic Question GenerationCode0
Joint Source-Target Self Attention with Locality ConstraintsCode0
Dual Memory Neural Computer for Asynchronous Two-view Sequential LearningCode0
Letter-Based Speech Recognition with Gated ConvNetsCode0
Leveraging Neural Machine Translation for Word AlignmentCode0
Disentangled Inference for GANs with Latently Invertible AutoencoderCode0
LEGOBench: Scientific Leaderboard Generation BenchmarkCode0
LEDNet: A Lightweight Encoder-Decoder Network for Real-Time Semantic SegmentationCode0
Bringing Alive Blurred MomentsCode0
LOANet: A Lightweight Network Using Object Attention for Extracting Buildings and Roads from UAV Aerial Remote Sensing ImagesCode0
Bring Adaptive Binding Prototypes to Generalized Referring Expression SegmentationCode0
Boundary-semantic collaborative guidance network with dual-stream feedback mechanism for salient object detection in optical remote sensing imageryCode0
An Integral Projection-based Semantic Autoencoder for Zero-Shot LearningCode0
LED: LLM Enhanced Open-Vocabulary Object Detection without Human Curated Data GenerationCode0
Learning When to Concentrate or Divert Attention: Self-Adaptive Attention Temperature for Neural Machine TranslationCode0
A Self-Attentive Emotion Recognition NetworkCode0
Mistral-SPLADE: LLMs for better Learned Sparse RetrievalCode0
An Insect-Inspired Randomly, Weighted Neural Network with Random Fourier Features For Neuro-Symbolic Relational LearningCode0
Efficient Link Prediction via GNN Layers Induced by Negative SamplingCode0
Learning Universal Sentence Representations with Mean-Max Attention AutoencoderCode0
Learning to Compose Representations of Different Encoder Layers towards Improving Compositional GeneralizationCode0
Dual-Decoder Consistency via Pseudo-Labels Guided Data Augmentation for Semi-Supervised Medical Image SegmentationCode0
Learning Transparent Object MattingCode0
Learning to Segment Breast Biopsy Whole Slide ImagesCode0
Learning to Use Future Information in Simultaneous TranslationCode0
Learning Uncertain Convolutional Features for Accurate Saliency DetectionCode0
Learn to Copy from the Copying History: Correlational Copy Network for Abstractive SummarizationCode0
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