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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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TBFormer: Two-Branch Transformer for Image Forgery LocalizationCode1
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RemoteNet: Remote Sensing Image Segmentation Network based on Global-Local Information0
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Distributional Learning of Variational AutoEncoder: Application to Synthetic Data GenerationCode0
Video-SwinUNet: Spatio-temporal Deep Learning Framework for VFSS Instance SegmentationCode1
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Time-varying Signals Recovery via Graph Neural Networks0
Effects of Architectures on Continual Semantic Segmentation0
Non-pooling Network for medical image segmentation0
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Exploring the Advantages of Transformers for High-Frequency TradingCode1
Unsupervised Learning on a DIET: Datum IndEx as Target Free of Self-Supervision, Reconstruction, Projector Head0
Two-stream Decoder Feature Normality Estimating Network for Industrial Anomaly Detection0
Towards Simultaneous Segmentation of Liver Tumors and Intrahepatic Vessels via Cross-attention Mechanism0
Mixed Hierarchy Network for Image RestorationCode1
Autocodificadores Variacionales (VAE) Fundamentos Teóricos y Aplicaciones0
Deep Joint Source-Channel Coding with Iterative Source Error CorrectionCode1
KILM: Knowledge Injection into Encoder-Decoder Language ModelsCode1
Multi-View Clustering from the Perspective of Mutual Information0
Object-centric Learning with Cyclic Walks between Parts and WholeCode0
Retrieval-augmented Image CaptioningCode1
Text-driven Visual Synthesis with Latent Diffusion Prior0
Efficient 3D Object Reconstruction using Visual Transformers0
Personalized Audio Quality Preference Prediction0
Speculative Decoding with Big Little DecoderCode1
Plug-and-Play Deep Energy Model for Inverse problems0
PRedItOR: Text Guided Image Editing with Diffusion Prior0
VQ3D: Learning a 3D-Aware Generative Model on ImageNet0
Synthesizing audio from tongue motion during speech using tagged MRI via transformer0
Deep Learning-Based Modeling of 5G Core Control Plane for 5G Network Digital Twin0
Graph Attention Multi-Agent Fleet Autonomy for Advanced Air Mobility0
PolyFormer: Referring Image Segmentation as Sequential Polygon GenerationCode1
Large Scale Multi-Lingual Multi-Modal Summarization DatasetCode0
CEDNet: A Cascade Encoder-Decoder Network for Dense PredictionCode1
Dual-layer Image Compression via Adaptive Downsampling and Spatially Varying Upconversion0
PUPS: Point Cloud Unified Panoptic Segmentation0
Vector Quantized Wasserstein Auto-Encoder0
RESDSQL: Decoupling Schema Linking and Skeleton Parsing for Text-to-SQLCode2
Learning by Applying: A General Framework for Mathematical Reasoning via Enhancing Explicit Knowledge Learning0
EVC: Towards Real-Time Neural Image Compression with Mask Decay0
Language-Aware Multilingual Machine Translation with Self-Supervised LearningCode0
Distillation of encoder-decoder transformers for sequence labelling0
Leveraging Inpainting for Single-Image Shadow RemovalCode1
A Text-guided Protein Design FrameworkCode2
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