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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
Efficient Controllable Multi-Task Architectures—0
Feature Enhancer Segmentation Network (FES-Net) for Vessel Segmentation—0
Conditioning, but on Which Distribution? Grammatical Gender in German Plural Inflection—0
Feature Fusion Encoder Decoder Network For Automatic Liver Lesion Segmentation—0
Feature-Level Collaboration: Joint Unsupervised Learning of Optical Flow, Stereo Depth and Camera Motion—0
3D Landmark Detection on Human Point Clouds: A Benchmark and A Dual Cascade Point Transformer Framework—0
G-MIND: An End-to-End Multimodal Imaging-Genetics Framework for Biomarker Identification and Disease Classification—0
Feature Pyramid Encoding Network for Real-time Semantic Segmentation—0
A Novel Implementation Methodology for Error Correction Codes on a Neuromorphic Architecture—0
A Novel Hierarchical Light Field Coding Scheme Based on Hybrid Stacked Multiplicative Layers and Fourier Disparity Layers for Glasses-Free 3D Displays—0
Efficient Brain Tumor Segmentation Using a Dual-Decoder 3D U-Net with Attention Gates (DDUNet)—0
Efficient Bidirectional Neural Machine Translation—0
Efficient Bearing Sensor Data Compression via an Asymmetrical Autoencoder with a Lifting Wavelet Transform Layer—0
Efficient Autoprecoder-based deep learning for massive MU-MIMO Downlink under PA Non-Linearities—0
Federated Contrastive Learning for Personalized Semantic Communication—0
Federated deep transfer learning for EEG decoding using multiple BCI tasks—0
Efficient Attention using a Fixed-Size Memory Representation—0
Careful Whisper -- leveraging advances in automatic speech recognition for robust and interpretable aphasia subtype classification—0
GMapLatent: Geometric Mapping in Latent Space—0
GMISeg: General Medical Image Segmentation without Re-Training—0
Feedback Chain Network For Hippocampus Segmentation—0
Feedbackward Decoding for Semantic Segmentation—0
FE-LWS: Refined Image-Text Representations via Decoder Stacking and Fused Encodings for Remote Sensing Image Captioning—0
ConnectedUNets++: Mass Segmentation from Whole Mammographic Images—0
Efficient and Universal Neural-Network Decoder for Stabilizer-Based Quantum Error Correction—0
Conquering Data Variations in Resolution: A Slice-Aware Multi-Branch Decoder Network—0
Efficient and Model-Based Infrared and Visible Image Fusion Via Algorithm Unrolling—0
Few-shot Learning for Unsupervised Feature Selection—0
Few-Shot Learning Meets Transformer: Unified Query-Support Transformers for Few-Shot Classification—0
Few-Shot Learning of an Interleaved Text Summarization Model by Pretraining with Synthetic Data—0
Efficient and Accurate Scene Text Recognition with Cascaded-Transformers—0
Few-shot learning with attention-based sequence-to-sequence models—0
Few-Shot Segmentation via Rich Prototype Generation and Recurrent Prediction Enhancement—0
Efficient Acoustic Echo Suppression with Condition-Aware Training—0
CardiCat: a Variational Autoencoder for High-Cardinality Tabular Data—0
Few-Shot Transformation of Common Actions into Time and Space—0
FFCA-Net: Stereo Image Compression via Fast Cascade Alignment of Side Information—0
Efficient 3D Object Reconstruction using Visual Transformers—0
Effects of Architectures on Continual Semantic Segmentation—0
FHEDN: A based on context modeling Feature Hierarchy Encoder-Decoder Network for face detection—0
FIAS: Feature Imbalance-Aware Medical Image Segmentation with Dynamic Fusion and Mixing Attention—0
FiD-Ex: Improving Sequence-to-Sequence Models for Extractive Rationale Generation—0
Capturing Event Argument Interaction via A Bi-Directional Entity-Level Recurrent Decoder—0
Effective writing style imitation via combinatorial paraphrasing—0
Effective Text Adaptation for LLM-based ASR through Soft Prompt Fine-Tuning—0
FIF-UNet: An Efficient UNet Using Feature Interaction and Fusion for Medical Image Segmentation—0
Capturing Closely Interacted Two-Person Motions with Reaction Priors—0
Filter-based Discriminative Autoencoders for Children Speech Recognition—0
A Novel GAN-based Fault Diagnosis Approach for Imbalanced Industrial Time Series—0
Advancing Single and Multi-task Text Classification through Large Language Model Fine-tuning—0
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