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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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Practical Measurements of Translucent Materials with Inter-Pixel Translucency Prior0
Coding for Gaussian Two-Way Channels: Linear and Learning-Based ApproachesCode0
Bidirectional Trained Tree-Structured Decoder for Handwritten Mathematical Expression Recognition0
Machine-learned models for magnetic materials0
FFCA-Net: Stereo Image Compression via Fast Cascade Alignment of Side Information0
Geometry-Biased Transformer for Robust Multi-View 3D Human Pose Reconstruction0
Stateful Conformer with Cache-based Inference for Streaming Automatic Speech Recognition0
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Combining SNNs with Filtering for Efficient Neural Decoding in Implantable Brain-Machine Interfaces0
Discrete Messages Improve Communication Efficiency among Isolated Intelligent Agents0
PULASki: Learning inter-rater variability using statistical distances to improve probabilistic segmentationCode0
Scalable 3D Reconstruction From Single Particle X-Ray Diffraction Images Based on Online Machine Learning0
VideoPoet: A Large Language Model for Zero-Shot Video Generation0
Joint Sensing and Task-Oriented Communications with Image and Wireless Data Modalities for Dynamic Spectrum Access0
BridgeNet: Comprehensive and Effective Feature Interactions via Bridge Feature for Multi-task Dense Predictions0
PPEA-Depth: Progressive Parameter-Efficient Adaptation for Self-Supervised Monocular Depth Estimation0
Computational Spectral Imaging with Unified Encoding Model: A Comparative Study and Beyond0
SLP-Net:An efficient lightweight network for segmentation of skin lesions0
M-Net: A Lightweight Network Based on Multilayer Perceptron for Massive MIMO CSI FeedbackCode0
BEVSeg2TP: Surround View Camera Bird's-Eye-View Based Joint Vehicle Segmentation and Ego Vehicle Trajectory Prediction0
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External Knowledge Augmented Polyphone Disambiguation Using Large Language Model0
IPAD: Iterative, Parallel, and Diffusion-based Network for Scene Text RecognitionCode0
StyleSpeech: Self-supervised Style Enhancing with VQ-VAE-based Pre-training for Expressive Audiobook Speech Synthesis0
Efficient LLM inference solution on Intel GPU0
Transformer Network for Multi-Person Tracking and Re-Identification in Unconstrained Environment0
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Quantized Decoder in Learned Image Compression for Deterministic Reconstruction0
Cross-Subject Data Splitting for Brain-to-Text Decoding0
Generative linguistic representation for spoken language identification0
High-Fidelity Face Swapping with Style Blending0
ESDMR-Net: A Lightweight Network With Expand-Squeeze and Dual Multiscale Residual Connections for Medical Image Segmentation0
All Attention U-NET for Semantic Segmentation of Intracranial Hemorrhages In Head CT Images0
Q-Segment: Segmenting Images In-Sensor for Vessel-Based Medical Diagnosis0
AEGIS-Net: Attention-guided Multi-Level Feature Aggregation for Indoor Place RecognitionCode0
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