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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
Benchmarking and optimizing organism wide single-cell RNA alignment methodsCode0
Dense Transformer NetworksCode0
Joint Parsing and Generation for Abstractive SummarizationCode0
Joint Iris Segmentation and Localization Using Deep Multi-task Learning FrameworkCode0
Jointly Learning to Align and Convert Graphemes to Phonemes with Neural Attention ModelsCode0
Joint-Optimized Unsupervised Adversarial Domain Adaptation in Remote Sensing Segmentation with Prompted Foundation ModelCode0
Joint CTC-Attention based End-to-End Speech Recognition using Multi-task LearningCode0
Densely Connected Pyramid Dehazing NetworkCode0
DenseLoRA: Dense Low-Rank Adaptation of Large Language ModelsCode0
3D CoCa: Contrastive Learners are 3D CaptionersCode0
Joint Detection of Motion Boundaries and OcclusionsCode0
Computing the ensemble spread from deterministic weather predictions using conditional generative adversarial networksCode0
Dense Information Flow for Neural Machine TranslationCode0
J-Net: Randomly weighted U-Net for audio source separationCode0
Modeling Instance Interactions for Joint Information Extraction with Neural High-Order Conditional Random FieldCode0
K-Buffers: A Plug-in Method for Enhancing Neural Fields with Multiple BuffersCode0
Iterative GNN-based Decoder for Question GenerationCode0
Be Concise and Precise: Synthesizing Open-Domain Entity Descriptions from FactsCode0
DenseBody: Directly Regressing Dense 3D Human Pose and Shape From a Single Color ImageCode0
Denoising of 3-D Magnetic Resonance Images Using a Residual Encoder-Decoder Wasserstein Generative Adversarial NetworkCode0
Is an encoder within reach?Code0
Is Neural Machine Translation Ready for Deployment? A Case Study on 30 Translation DirectionsCode0
IPAD: Iterative, Parallel, and Diffusion-based Network for Scene Text RecognitionCode0
Anatomy-guided Pathology SegmentationCode0
Multi Scale Identity-Preserving Image-to-Image Translation Network for Low-Resolution Face RecognitionCode0
Semantic Autoencoder for Zero-Shot LearningCode0
Denoising autoencoder with modulated lateral connections learns invariant representations of natural imagesCode0
Investigation of chemical structure recognition by encoder-decoder models in learning progressCode0
Denoising Architecture for Unsupervised Anomaly Detection in Time-SeriesCode0
BCS-Net: Boundary, Context and Semantic for Automatic COVID-19 Lung Infection Segmentation from CT ImagesCode0
Addressing Multiple Salient Object Detection via Dual-Space Long-Range DependenciesCode0
Jasper: An End-to-End Convolutional Neural Acoustic ModelCode0
DeMPT: Decoding-enhanced Multi-phase Prompt Tuning for Making LLMs Be Better Context-aware TranslatorsCode0
FastTextSpotter: A High-Efficiency Transformer for Multilingual Scene Text SpottingCode0
Investigating Linguistic Pattern Ordering in Hierarchical Natural Language GenerationCode0
DeMoN: Depth and Motion Network for Learning Monocular StereoCode0
Invertible generative models for inverse problems: mitigating representation error and dataset biasCode0
Investigating semantic subspaces of Transformer sentence embeddings through linear structural probingCode0
Delving Deeper into Convolutional Networks for Learning Video RepresentationsCode0
Anatomical Conditioning for Contrastive Unpaired Image-to-Image Translation of Optical Coherence Tomography ImagesCode0
InversionView: A General-Purpose Method for Reading Information from Neural ActivationsCode0
Investigating the Emergent Audio Classification Ability of ASR Foundation ModelsCode0
DeltaLM: Encoder-Decoder Pre-training for Language Generation and Translation by Augmenting Pretrained Multilingual EncodersCode0
Introduction to Sequence Modeling with TransformersCode0
InVAErt networks: a data-driven framework for model synthesis and identifiability analysisCode0
Anatomical Attention Alignment representation for Radiology Report GenerationCode0
Conditional out-of-sample generation for unpaired data using trVAECode0
Feature Alignment as a Generative ProcessCode0
Interpretability for Morphological Inflection: from Character-level Predictions to Subword-level RulesCode0
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