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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
Learning Multimodal Graph-to-Graph Translation for Molecular OptimizationCode0
End-to-end Structure-Aware Convolutional Networks for Knowledge Base CompletionCode0
Learning Implicit Fields for Generative Shape ModelingCode0
Learning Multi-scale Features for Foreground SegmentationCode0
Learning Regularity in Skeleton Trajectories for Anomaly Detection in VideosCode0
End to End Trainable Active Contours via Differentiable RenderingCode0
Learning Diverse Stochastic Human-Action Generators by Learning Smooth Latent TransitionsCode0
Diversity Optimization for Travelling Salesman Problem via Deep Reinforcement LearningCode0
Learning Diverse Image ColorizationCode0
Diversity in deep generative models and generative AICode0
Blockchain-Enabled Variational Information Bottleneck for IoT NetworksCode0
Learning Disentangled Representations of Timbre and Pitch for Musical Instrument Sounds Using Gaussian Mixture Variational AutoencodersCode0
Energy-Based Residual Latent Transport for Unsupervised Point Cloud CompletionCode0
Diverse Video Captioning by Adaptive Spatio-temporal AttentionCode0
Learning Disentangled Representations in Signed Directed Graphs without Social AssumptionsCode0
Optimizing Medical Image Segmentation with Advanced Decoder DesignCode0
OPT: Omni-Perception Pre-Trainer for Cross-Modal Understanding and GenerationCode0
Learning Disentangled Representations with Semi-Supervised Deep Generative ModelsCode0
Diverse Plausible Shape Completions from Ambiguous Depth ImagesCode0
Learning Cross-Domain Representations for Transferable Drug Perturbations on Single-Cell Transcriptional ResponsesCode0
Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image CompressionCode0
Classification by Re-generation: Towards Classification Based on Variational InferenceCode0
Learning Geometric Combinatorial Optimization Problems using Self-attention and Domain KnowledgeCode0
Blind microscopy image denoising with a deep residual and multiscale encoder/decoder networkCode0
Classification With an Edge: Improving Semantic Image Segmentation with Boundary DetectionCode0
OSVidCap: A Framework for the Simultaneous Recognition and Description of Concurrent Actions in Videos in an Open-Set ScenarioCode0
Distributionally robust self-supervised learning for tabular dataCode0
Learning Discourse-level Diversity for Neural Dialog Models using Conditional Variational AutoencodersCode0
Learning to Compose Representations of Different Encoder Layers towards Improving Compositional GeneralizationCode0
Distributional Learning of Variational AutoEncoder: Application to Synthetic Data GenerationCode0
Distributional Dataset Distillation with Subtask DecompositionCode0
Learning a Compressed Sensing Measurement Matrix via Gradient UnrollingCode0
Learning Action-Effect Dynamics for Hypothetical Vision-Language Reasoning TaskCode0
Learning-Based Reconstruction of FRI SignalsCode0
Learned Compression of Encoding DistributionsCode0
LEARN Codes: Inventing Low-latency Codes via Recurrent Neural NetworksCode0
Learned Convolutional Sparse CodingCode0
DRASIC: Distributed Recurrent Autoencoder for Scalable Image CompressionCode0
Learnable Data Augmentation for One-Shot Unsupervised Domain AdaptationCode0
Enhancing Content Preservation in Text Style Transfer Using Reverse Attention and Conditional Layer NormalizationCode0
Clear the Fog: Combat Value Assessment in Incomplete Information Games with Convolutional Encoder-DecodersCode0
Pair-wise Layer Attention with Spatial Masking for Video PredictionCode0
Blackbox Adaptation for Medical Image SegmentationCode0
Distilling Translations with Visual AwarenessCode0
Distilling Knowledge for Designing Computational Imaging SystemsCode0
Learnable Path in Neural Controlled Differential EquationsCode0
Learning Code-Edit Embedding to Model Student Debugging BehaviorCode0
Arbitrary Style Transfer with Style-Attentional NetworksCode0
DistFormer: Enhancing Local and Global Features for Monocular Per-Object Distance EstimationCode0
LCD-Net: A Lightweight Remote Sensing Change Detection Network Combining Feature Fusion and Gating MechanismCode0
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