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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
End-to-end contextual asr based on posterior distribution adaptation for hybrid ctc/attention system—0
End-to-end contextual speech recognition using class language models and a token passing decoder—0
CD-CTFM: A Lightweight CNN-Transformer Network for Remote Sensing Cloud Detection Fusing Multiscale Features—0
Char-Net: A Character-Aware Neural Network for Distorted Scene Text Recognition—0
EgoVM: Achieving Precise Ego-Localization using Lightweight Vectorized Maps—0
Adversarial Evaluation of Dialogue Models—0
End-to-end Generative Pretraining for Multimodal Video Captioning—0
Adaptive Density Estimation for Generative Models—0
End-to-End Image Compression with Probabilistic Decoding—0
End-to-End Instance Edge Detection—0
Joint Entity Extraction and Assertion Detection for Clinical Text—0
End-to-end Joint Punctuated and Normalized ASR with a Limited Amount of Punctuated Training Data—0
FIT: Far-reaching Interleaved Transformers—0
Fitting an immersed submanifold to data via Sussmann's orbit theorem—0
CCT-Code: Cross-Consistency Training for Multilingual Clone Detection and Code Search—0
End-to-End Learning for Video Frame Compression with Self-Attention—0
A Cognitive Stimulation Dialogue System with Multi-source Knowledge Fusion for Elders with Cognitive Impairment—0
End-to-End Long Document Summarization using Gradient Caching—0
Ego4o: Egocentric Human Motion Capture and Understanding from Multi-Modal Input—0
End-to-end Multichannel Speaker-Attributed ASR: Speaker Guided Decoder and Input Feature Analysis—0
CCF: Cross Correcting Framework for Pedestrian Trajectory Prediction—0
Pseudo-rigid body networks: learning interpretable deformable object dynamics from partial observations—0
End-to-end Multi-source Visual Prompt Tuning for Survival Analysis in Whole Slide Images—0
End-to-End Multi-speaker Speech Recognition with Transformer—0
A Multitask Training Approach to Enhance Whisper with Contextual Biasing and Open-Vocabulary Keyword Spotting—0
End-to-End Neural Segmental Models for Speech Recognition—0
Eformer: Edge Enhancement based Transformer for Medical Image Denoising—0
End-to-End Non-Autoregressive Neural Machine Translation with Connectionist Temporal Classification—0
CBANet: Towards Complexity and Bitrate Adaptive Deep Image Compression using a Single Network—0
End-to-End Offline Goal-Oriented Dialog Policy Learning via Policy Gradient—0
End-to-end Open-vocabulary Video Visual Relationship Detection using Multi-modal Prompting—0
Choose What You Need: Disentangled Representation Learning for Scene Text Recognition, Removal and Editing—0
End-to-end optimized image compression for machines, a study—0
End-to-end optimized image compression for multiple machine tasks—0
End-to-End Personalized Next Location Recommendation via Contrastive User Preference Modeling—0
End-to-End Real-time Catheter Segmentation with Optical Flow-Guided Warping during Endovascular Intervention—0
Flavored Tacotron: Conditional Learning for Prosodic-linguistic Features—0
End to End Recognition System for Recognizing Offline Unconstrained Vietnamese Handwriting—0
EfficientViT-SAM: Accelerated Segment Anything Model Without Accuracy Loss—0
End-To-End Sign Language Translation via Multitask Learning—0
End-to-End Simultaneous Learning of Single-particle Orientation and 3D Map Reconstruction from Cryo-electron Microscopy Data—0
End-to-End Simultaneous Speech Translation with Pretraining and Distillation: Huawei Noah’s System for AutoSimTranS 2022—0
End-to-End Speaker-Attributed ASR with Transformer—0
Causal Video Summarizer for Video Exploration—0
Efficient Verification of Neural Networks Against LVM-Based Specifications—0
Causal Semantic Communication for Digital Twins: A Generalizable Imitation Learning Approach—0
End-to-End Speech Recognition with Pre-trained Masked Language Model—0
End-to-end Speech Translation System Description of LIT for IWSLT 2019—0
End-to-end Speech Translation with Spoken-to-Written Style Conversion—0
Adversarial Encoder-Multi-Task-Decoder for Multi-Stage Processes—0
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