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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
Hybrid Data-Model Parallel Training for Sequence-to-Sequence Recurrent Neural Network Machine Translation0
E2LLM: Encoder Elongated Large Language Models for Long-Context Understanding and Reasoning0
Fashion Editing with Adversarial Parsing Learning0
Hybrid Feature Embedding For Automatic Building Outline Extraction0
HybridFlow: Infusing Continuity into Masked Codebook for Extreme Low-Bitrate Image Compression0
E2E-VLP: End-to-End Vision-Language Pre-training Enhanced by Visual Learning0
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Calibration & Reconstruction: Deep Integrated Language for Referring Image Segmentation0
E2E Segmentation in a Two-Pass Cascaded Encoder ASR Model0
Calibration of Encoder Decoder Models for Neural Machine Translation0
Hybrid Attention Network for Accurate Breast Tumor Segmentation in Ultrasound Images0
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DynSegNet:Dynamic Architecture Adjustment for Adversarial Learning in Segmenting Hemorrhagic Lesions from Fundus Images0
Anomaly Detection with Ensemble of Encoder and Decoder0
Hybrid Attention Networks for Flow and Pressure Forecasting in Water Distribution Systems0
Hybrid-Regressive Neural Machine Translation0
DynGraph2Seq: Dynamic-Graph-to-Sequence Interpretable Learning for Health Stage Prediction in Online Health Forums0
DynaMITe: Dynamic Query Bootstrapping for Multi-object Interactive Segmentation Transformer0
CAESR: Conditional Autoencoder and Super-Resolution for Learned Spatial Scalability0
Dynamic Token Reduction during Generation for Vision Language Models0
Dynamic Semantic Compression for CNN Inference in Multi-access Edge Computing: A Graph Reinforcement Learning-based Autoencoder0
Anomaly detection using Diffusion-based methods0
Dynamic Schema Graph Fusion Network for Multi-Domain Dialogue State Tracking0
Dynamic Schema Graph Fusion Network for Multi-Domain Dialogue State Tracking0
Dynamic Scheduled Sampling with Imitation Loss for Neural Text Generation0
Dynamic Scene Graph Generation via Anticipatory Pre-Training0
CaDM: Codec-aware Diffusion Modeling for Neural-enhanced Video Streaming0
Advanced Tumor Segmentation in Medical Imaging: An Ensemble Approach for BraTS 2023 Adult Glioma and Pediatric Tumor Tasks0
Dynamic Scenario Representation Learning for Motion Forecasting with Heterogeneous Graph Convolutional Recurrent Networks0
Dynamic Relation Transformer for Contextual Text Block Detection0
CADGL: Context-Aware Deep Graph Learning for Predicting Drug-Drug Interactions0
Combining SNNs with Filtering for Efficient Neural Decoding in Implantable Brain-Machine Interfaces0
C2F-TCN: A Framework for Semi and Fully Supervised Temporal Action Segmentation0
Dynamic MDETR: A Dynamic Multimodal Transformer Decoder for Visual Grounding0
C2AE: Class Conditioned Auto-Encoder for Open-set Recognition0
Annotation Ambiguity Aware Semi-Supervised Medical Image Segmentation0
Advanced Deep Learning Architectures for Accurate Detection of Subsurface Tile Drainage Pipes from Remote Sensing Images0
Accurate Scene Text Recognition with Efficient Model Scaling and Cloze Self-Distillation0
Open Vocabulary Multi-Label Classification with Dual-Modal Decoder on Aligned Visual-Textual Features0
ByteSing: A Chinese Singing Voice Synthesis System Using Duration Allocated Encoder-Decoder Acoustic Models and WaveRNN Vocoders0
3D-JEPA: A Joint Embedding Predictive Architecture for 3D Self-Supervised Representation Learning0
Dynamic latency speech recognition with asynchronous revision0
Advanced Chest X-Ray Analysis via Transformer-Based Image Descriptors and Cross-Model Attention Mechanism0
HW-TSC’s Participation in the IWSLT 2022 Isometric Spoken Language Translation0
Dynamic Encoding and Decoding of Information for Split Learning in Mobile-Edge Computing: Leveraging Information Bottleneck Theory0
Dynamic DETR: End-to-End Object Detection With Dynamic Attention0
BW-EDA-EEND: Streaming End-to-End Neural Speaker Diarization for a Variable Number of Speakers0
An Iterative Polishing Framework based on Quality Aware Masked Language Model for Chinese Poetry Generation0
HW-TSC’s Participation in the WMT 2021 Efficiency Shared Task0
Business Metric-Aware Forecasting for Inventory Management0
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