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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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Controllable Motion Synthesis and Reconstruction with Autoregressive Diffusion Models0
Crossword: A Semantic Approach to Data Compression via Masking0
Real-time 6K Image Rescaling with Rate-distortion OptimizationCode1
Revisiting Context Aggregation for Image MattingCode1
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Multimodal Hyperspectral Image Classification via Interconnected Fusion0
Volumetric Attribute Compression for 3D Point Clouds using Feedforward Network with Geometric Attention0
FIR-based Future Trajectory Prediction in Nighttime Autonomous DrivingCode0
Practical Conformer: Optimizing size, speed and flops of Conformer for on-Device and cloud ASR0
SemHint-MD: Learning from Noisy Semantic Labels for Self-Supervised Monocular Depth Estimation0
Lego-Features: Exporting modular encoder features for streaming and deliberation ASR0
Dual Cross-Attention for Medical Image SegmentationCode1
A Study of Autoregressive Decoders for Multi-Tasking in Computer Vision0
TreePiece: Faster Semantic Parsing via Tree Tokenization0
PMatch: Paired Masked Image Modeling for Dense Geometric MatchingCode1
SARGAN: Spatial Attention-based Residuals for Facial Expression Manipulation0
Streaming Video ModelCode1
Implicit View-Time Interpolation of Stereo Videos using Multi-Plane Disparities and Non-Uniform CoordinatesCode1
MobileInst: Video Instance Segmentation on the Mobile0
DAE-Talker: High Fidelity Speech-Driven Talking Face Generation with Diffusion Autoencoder0
Automatic Camera Trajectory Control with Enhanced Immersion for Virtual Cinematography0
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EPG-MGCN: Ego-Planning Guided Multi-Graph Convolutional Network for Heterogeneous Agent Trajectory Prediction0
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ProductAE: Toward Deep Learning Driven Error-Correction Codes of Large Dimensions0
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ASCNet-ECG: Deep Autoencoder based Attention aware Skip Connection network for ECG filtering0
Translate the Beauty in Songs: Jointly Learning to Align Melody and Translate Lyrics0
CryoFormer: Continuous Heterogeneous Cryo-EM Reconstruction using Transformer-based Neural Representations0
Novel View Synthesis of Humans using Differentiable RenderingCode1
HOICLIP: Efficient Knowledge Transfer for HOI Detection with Vision-Language ModelsCode1
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