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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
Generating Multiple 4D Expression Transitions by Learning Face Landmark Trajectories—0
Generating Chinese Classical Poems with RNN Encoder-Decoder—0
Generating Biographies on Wikipedia: The Impact of Gender Bias on the Retrieval-Based Generation of Women Biographies—0
Generating a Training Corpus for OCR Post-Correction Using Encoder-Decoder Model—0
Generating a Common Question from Multiple Documents using Multi-source Encoder-Decoder Models—0
CPSeg: Cluster-free Panoptic Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds—0
A Knowledge-Aware Sequence-to-Tree Network for Math Word Problem Solving—0
Generate Triggers in Neural Relation Extraction—0
Generate Novel Molecules With Target Properties Using Conditional Generative Models—0
CPDR: Towards Highly-Efficient Salient Object Detection via Crossed Post-decoder Refinement—0
Generate High Resolution Images With Generative Variational Autoencoder—0
General Point Model with Autoencoding and Autoregressive—0
CovSegNet: A Multi Encoder-Decoder Architecture for Improved Lesion Segmentation of COVID-19 Chest CT Scans—0
CoVisPose: Co-Visibility Pose Transformer for Wide-Baseline Relative Pose Estimation in 360◦ Indoor Panoramas—0
Generalizing Hyperedge Expansion for Hyper-relational Knowledge Graph Modeling—0
COVID-19 Infection Analysis Framework using Novel Boosted CNNs and Radiological Images—0
Atrous Residual Interconnected Encoder to Attention Decoder Framework for Vertebrae Segmentation via 3D Volumetric CT Images—0
A Joint Neural Model for Information Extraction with Global Features—0
Generalizing Graph Transformers Across Diverse Graphs and Tasks via Pre-Training on Industrial-Scale Data—0
Generalized Zero-Shot Learning via Synthesized Examples—0
COVID-19 Detection and Analysis From Lung CT Images using Novel Channel Boosted CNNs—0
Generalized Zero-Shot Learning using Multimodal Variational Auto-Encoder with Semantic Concepts—0
Generalized Reinforcement Meta Learning for Few-Shot Optimization—0
Coverage and Quality Driven Training of Generative Image Models—0
Generalization Guarantees for Multi-View Representation Learning and Application to Regularization via Gaussian Product Mixture Prior—0
DECONET: an Unfolding Network for Analysis-based Compressed Sensing with Generalization Error Bounds—0
Coupling Retrieval and Meta-Learning for Context-Dependent Semantic Parsing—0
A Joint Learning Framework With BERT for Spoken Language Understanding—0
3D WholeBody Pose Estimation based on Semantic Graph Attention Network and Distance Information—0
MultiMed: Multilingual Medical Speech Recognition via Attention Encoder Decoder—0
Generalization Bounds for Neural Belief Propagation Decoders—0
Generalization analysis of an unfolding network for analysis-based Compressed Sensing—0
Coupled End-to-End Transfer Learning With Generalized Fisher Information—0
Coupled Attention Networks for Multivariate Time Series Anomaly Detection—0
A Translation-Based Approach to Morphology Learning for Low Resource Languages—0
Generalizable Articulated Object Perception with Superpoints—0
Counterfactual Explanations via Riemannian Latent Space Traversal—0
GenEFT: Understanding Statics and Dynamics of Model Generalization via Effective Theory—0
A Transformer variant for multi-step forecasting of water level and hydrometeorological sensitivity analysis based on explainable artificial intelligence technology—0
A Joint Framework Towards Class-aware and Class-agnostic Alignment for Few-shot Segmentation—0
GenEDA: Unleashing Generative Reasoning on Netlist via Multimodal Encoder-Decoder Aligned Foundation Model—0
Gene42: Long-Range Genomic Foundation Model With Dense Attention—0
Gender-specific Machine Translation with Large Language Models—0
Gender Slopes: Counterfactual Fairness for Computer Vision Models by Attribute Manipulation—0
Gender Bias in Multilingual Neural Machine Translation: The Architecture Matters—0
Gender Bias Amplification During Speed-Quality Optimization in Neural Machine Translation—0
gen2seg: Generative Models Enable Generalizable Instance Segmentation—0
Count, Decode and Fetch: A New Approach to Handwritten Chinese Character Error Correction—0
A Joint Convolution Auto-encoder Network for Infrared and Visible Image Fusion—0
GEM-VPC: A dual Graph-Enhanced Multimodal integration for Video Paragraph Captioning—0
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