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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
Lightweight Salient Object Detection in Optical Remote-Sensing Images via Semantic Matching and Edge AlignmentCode1
Generative Antibody Design for Complementary Chain Pairing Sequences through Encoder-Decoder Language Model0
RUPNet: Residual upsampling network for real-time polyp segmentation0
End-to-End 3D Dense Captioning with Vote2Cap-DETRCode1
An Image captioning algorithm based on the Hybrid Deep Learning Technique (CNN+GRU)0
Towards Long-Term Time-Series Forecasting: Feature, Pattern, and DistributionCode2
Towards Table-to-Text Generation with Pretrained Language Model: A Table Structure Understanding and Text Deliberating ApproachCode0
Adaptively Clustering Neighbor Elements for Image-Text GenerationCode0
Object Segmentation with Audio Context0
Infomaxformer: Maximum Entropy Transformer for Long Time-Series Forecasting Problem0
SPTS v2: Single-Point Scene Text SpottingCode1
Semi-MAE: Masked Autoencoders for Semi-supervised Vision Transformers0
Graph state-space models0
Frequency-aware Learned Image Compression for Quality Scalability0
StyleTalk: One-shot Talking Head Generation with Controllable Speaking StylesCode2
Medical Image Segmentation via Cascaded Attention DecodingCode1
Towards Voice Reconstruction from EEG during Imagined SpeechCode1
Follow the Timeline! Generating Abstractive and Extractive Timeline Summary in Chronological OrderCode1
3DSGrasp: 3D Shape-Completion for Robotic Grasp0
Transformer Based Geocoding0
Physics-Augmented Autoencoder for 3D Skeleton-Based Gait Recognition0
Atmospheric Transmission and Thermal Inertia Induced Blind Road Segmentation with a Large-Scale Dataset TBRSDCode0
Luminance-aware Color Transform for Multiple Exposure CorrectionCode0
Frequency-aware GAN for Adversarial Manipulation Generation0
Continual Segment: Towards a Single, Unified and Non-forgetting Continual Segmentation Model of 143 Whole-body Organs in CT Scans0
Conceptual and Hierarchical Latent Space Decomposition for Face Editing0
3DPPE: 3D Point Positional Encoding for Transformer-based Multi-Camera 3D Object DetectionCode1
Query Refinement Transformer for 3D Instance Segmentation0
Explicit Motion Disentangling for Efficient Optical Flow EstimationCode1
Clusterformer: Cluster-based Transformer for 3D Object Detection in Point Clouds0
Trajectory Unified Transformer for Pedestrian Trajectory PredictionCode1
A Dynamic Dual-Processing Object Detection Framework Inspired by the Brain's Recognition Mechanism0
Masked Retraining Teacher-Student Framework for Domain Adaptive Object DetectionCode1
BUS: Efficient and Effective Vision-Language Pre-Training with Bottom-Up Patch Summarization.0
3D Instance Segmentation via Enhanced Spatial and Semantic Supervision0
Multimodal High-order Relation Transformer for Scene Boundary Detection0
DETR Does Not Need Multi-Scale or Locality DesignCode2
DeformToon3D: Deformable Neural Radiance Fields for 3D Toonification0
Multi-Scale Residual Low-Pass Filter Network for Image Deblurring0
Dec-Adapter: Exploring Efficient Decoder-Side Adapter for Bridging Screen Content and Natural Image Compression0
Masked Autoencoders Are Stronger Knowledge Distillers0
FocalFormer3D: Focusing on Hard Instance for 3D Object DetectionCode2
Co-Salient Object Detection With Uncertainty-Aware Group Exchange-Masking0
Joint Appearance and Motion Learning for Efficient Rolling Shutter CorrectionCode1
Efficient Verification of Neural Networks Against LVM-Based Specifications0
CASP-Net: Rethinking Video Saliency Prediction From an Audio-Visual Consistency Perceptual Perspective0
Incrementer: Transformer for Class-Incremental Semantic Segmentation With Knowledge Distillation Focusing on Old Class0
Blemish-Aware and Progressive Face Retouching With Limited Paired Data0
NLOST: Non-Line-of-Sight Imaging With Transformer0
StyleGene: Crossover and Mutation of Region-Level Facial Genes for Kinship Face SynthesisCode1
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