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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
Relation Transformer NetworkCode1
Incorporating Transformer and LSTM to Kalman Filter with EM algorithm for state estimationCode1
Incremental Transformer with Deliberation Decoder for Document Grounded ConversationsCode1
Handwritten Mathematical Expression Recognition with Bidirectionally Trained TransformerCode1
Context-aware Biases for Length ExtrapolationCode1
Assigning personality/identity to a chatting machine for coherent conversation generationCode1
Handwritten Mathematical Expression Recognition via Attention Aggregation based Bi-directional Mutual LearningCode1
HarDNet-DFUS: An Enhanced Harmonically-Connected Network for Diabetic Foot Ulcer Image Segmentation and Colonoscopy Polyp SegmentationCode1
Context-aware Difference Distilling for Multi-change CaptioningCode1
HarDNet-MSEG: A Simple Encoder-Decoder Polyp Segmentation Neural Network that Achieves over 0.9 Mean Dice and 86 FPSCode1
ResAttUNet: Detecting Marine Debris using an Attention activated Residual UNetCode1
Infomax Neural Joint Source-Channel Coding via Adversarial Bit FlipCode1
Cross-Speaker Encoding Network for Multi-Talker Speech RecognitionCode1
Hierarchical Entity Typing via Multi-level Learning to RankCode1
Context-Based Trit-Plane Coding for Progressive Image CompressionCode1
InconSeg: Residual-Guided Fusion With Inconsistent Multi-Modal Data for Negative and Positive Road Obstacles SegmentationCode1
Head-Free Lightweight Semantic Segmentation with Linear TransformerCode1
Rethinking Coarse-to-Fine Approach in Single Image DeblurringCode1
Context-Dependent Word Representation for Neural Machine TranslationCode1
Cross Prompting Consistency with Segment Anything Model for Semi-supervised Medical Image SegmentationCode1
Audio Captioning TransformerCode1
Activity-aware Human Mobility Prediction with Hierarchical Graph Attention Recurrent NetworkCode1
Heterogeneous Graph Neural Networks for Keyphrase GenerationCode1
HiDDeN: Hiding Data With Deep NetworksCode1
Crossway Diffusion: Improving Diffusion-based Visuomotor Policy via Self-supervised LearningCode1
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