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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
FreeStyle: Free Lunch for Text-guided Style Transfer using Diffusion ModelsCode2
Frozen CLIP: A Strong Backbone for Weakly Supervised Semantic SegmentationCode2
GLARE: Low Light Image Enhancement via Generative Latent Feature based Codebook RetrievalCode2
Hybrid-Segmentor: A Hybrid Approach to Automated Fine-Grained Crack Segmentation in Civil InfrastructureCode2
FlagVNE: A Flexible and Generalizable Reinforcement Learning Framework for Network Resource AllocationCode2
FUTR3D: A Unified Sensor Fusion Framework for 3D DetectionCode2
FlowDiffuser: Advancing Optical Flow Estimation with Diffusion ModelsCode2
Fast Training of Diffusion Models with Masked TransformersCode2
FFHQ-UV: Normalized Facial UV-Texture Dataset for 3D Face ReconstructionCode2
Generative Sparse Detection Networks for 3D Single-shot Object DetectionCode2
FlowFormer: A Transformer Architecture for Optical FlowCode2
FastInst: A Simple Query-Based Model for Real-Time Instance SegmentationCode2
FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text to SpeechCode2
Graph Neural Networks for Natural Language Processing: A SurveyCode2
Faster Diffusion: Rethinking the Role of the Encoder for Diffusion Model InferenceCode2
Adaptive Super Resolution For One-Shot Talking-Head GenerationCode2
FastSpeech: Fast,Robustand Controllable Text-to-SpeechCode2
FocalFormer3D : Focusing on Hard Instance for 3D Object DetectionCode2
Extreme Video Compression with Pre-trained Diffusion ModelsCode2
Extended Mind TransformersCode2
FaceDancer: Pose- and Occlusion-Aware High Fidelity Face SwappingCode2
ILLUME+: Illuminating Unified MLLM with Dual Visual Tokenization and Diffusion RefinementCode2
AliTok: Towards Sequence Modeling Alignment between Tokenizer and Autoregressive ModelCode2
ESP-MedSAM: Efficient Self-Prompting SAM for Universal Domain-Generalized Medical Image SegmentationCode2
Explicit Estimation of Magnitude and Phase Spectra in Parallel for High-Quality Speech EnhancementCode2
Faceptor: A Generalist Model for Face PerceptionCode2
BEVWorld: A Multimodal World Model for Autonomous Driving via Unified BEV Latent SpaceCode2
EmoSphere++: Emotion-Controllable Zero-Shot Text-to-Speech via Emotion-Adaptive Spherical VectorCode2
InstructScene: Instruction-Driven 3D Indoor Scene Synthesis with Semantic Graph PriorCode2
Interpretable Pre-Trained Transformers for Heart Time-Series DataCode2
EmoTalk: Speech-Driven Emotional Disentanglement for 3D Face AnimationCode2
K-Planes: Explicit Radiance Fields in Space, Time, and AppearanceCode2
LaMini-LM: A Diverse Herd of Distilled Models from Large-Scale InstructionsCode2
Language Models are Super Mario: Absorbing Abilities from Homologous Models as a Free LunchCode2
EGE-UNet: an Efficient Group Enhanced UNet for skin lesion segmentationCode2
Encoder vs Decoder: Comparative Analysis of Encoder and Decoder Language Models on Multilingual NLU TasksCode2
FocalFormer3D: Focusing on Hard Instance for 3D Object DetectionCode2
LiteTransformerSearch: Training-free Neural Architecture Search for Efficient Language ModelsCode2
Efficient Episodic Memory Utilization of Cooperative Multi-Agent Reinforcement LearningCode2
EDTER: Edge Detection with TransformerCode2
Efficient Face Super-Resolution via Wavelet-based Feature Enhancement NetworkCode2
A Transformer-Based Siamese Network for Change DetectionCode2
A Text-guided Protein Design FrameworkCode2
Efficient Frequency Domain-based Transformers for High-Quality Image DeblurringCode2
Bits-to-Photon: End-to-End Learned Scalable Point Cloud Compression for Direct RenderingCode2
M^2SNet: Multi-scale in Multi-scale Subtraction Network for Medical Image SegmentationCode2
DTrOCR: Decoder-only Transformer for Optical Character RecognitionCode2
A Temporal Kolmogorov-Arnold Transformer for Time Series ForecastingCode2
Dynamic Pre-training: Towards Efficient and Scalable All-in-One Image RestorationCode2
Adaptive Length Image Tokenization via Recurrent AllocationCode2
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