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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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Cross-Attention Speculative Decoding0
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A Language Agnostic Multilingual Streaming On-Device ASR System0
Generating Natural Answers by Incorporating Copying and Retrieving Mechanisms in Sequence-to-Sequence Learning0
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A Hierarchical Decoder with Three-level Hierarchical Attention to Generate Abstractive Summaries of Interleaved Texts0
Generating Mammography Reports from Multi-view Mammograms with BERT0
CRISP: Object Pose and Shape Estimation with Test-Time Adaptation0
Generating Long Financial Report using Conditional Variational Autoencoders with Knowledge Distillation0
Generating Logical Forms from Graph Representations of Text and Entities0
Attention and Encoder-Decoder based models for transforming articulatory movements at different speaking rates0
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CR-CTC: Consistency regularization on CTC for improved speech recognition0
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Generating High Fidelity Images with Subscale Pixel Networks and Multidimensional Upscaling0
Attentional Neural Fields for Crowd Counting0
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Generating Equation by Utilizing Operators : GEO model0
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CRAM: Clued Recurrent Attention Model0
AMFFCN: Attentional Multi-layer Feature Fusion Convolution Network for Audio-visual Speech Enhancement0
A K-variate Time Series Is Worth K Words: Evolution of the Vanilla Transformer Architecture for Long-term Multivariate Time Series Forecasting0
Adapting Segment Anything Model for Unseen Object Instance Segmentation0
Generating Diverse Translation by Manipulating Multi-Head Attention0
One Size Does Not Fit All: Generating and Evaluating Variable Number of Keyphrases0
CrackCLF: Automatic Pavement Crack Detection based on Closed-Loop Feedback0
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Attend, Translate and Summarize: An Efficient Method for Neural Cross-Lingual Summarization0
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ClueGraphSum: Let Key Clues Guide the Cross-Lingual Abstractive Summarization0
Attendre: Wait To Attend By Retrieval With Evicted Queries in Memory-Based Transformers for Long Context Processing0
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