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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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MonoNeRF: Learning Generalizable NeRFs from Monocular Videos without Camera Pose0
Graph-based Neural Modules to Inspect Attention-based Architectures: A Position Paper0
RankT5: Fine-Tuning T5 for Text Ranking with Ranking Losses0
Developing a general-purpose clinical language inference model from a large corpus of clinical notes0
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Unsupervised Learning of Equivariant Structure from SequencesCode1
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Human Joint Kinematics Diffusion-Refinement for Stochastic Motion Prediction0
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Alzheimer's Diagnosis and Generation-Based Chatbot Using Hierarchical Attention and Transformer0
Decoupled Context Processing for Context Augmented Language Modeling0
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CTC Alignments Improve Autoregressive Translation0
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MMT: Image-guided Story Ending Generation with Multimodal Memory TransformerCode0
Denoising Masked AutoEncoders Help Robust ClassificationCode1
Improving The Reconstruction Quality by Overfitted Decoder Bias in Neural Image Compression0
Masked Autoencoders for Low dose CT denoising0
Leveraging Key Information Modeling to Improve Less-Data Constrained News Headline Generation via Duality Fine-Tuning0
Automated Audio Captioning via Fusion of Low- and High- Dimensional Features0
LAPFormer: A Light and Accurate Polyp Segmentation Transformer0
LMQFormer: A Laplace-Prior-Guided Mask Query Transformer for Lightweight Snow RemovalCode0
CLIP-Diffusion-LM: Apply Diffusion Model on Image CaptioningCode1
Edge Device Deployment of Multi-Tasking Network for Self-Driving Operations0
Improved Abdominal Multi-Organ Segmentation via 3D Boundary-Constrained Deep Neural NetworksCode0
ArabSign: A Multi-modality Dataset and Benchmark for Continuous Arabic Sign Language RecognitionCode0
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An Energy-Efficient Spiking Neural Network for Finger Velocity Decoding for Implantable Brain-Machine InterfaceCode1
Toward an Over-parameterized Direct-Fit Model of Visual Perception0
EmbryosFormer: Deformable Transformer and Collaborative Encoding-Decoding for Embryos Stage Development ClassificationCode1
Pose Guided Human Image Synthesis with Partially Decoupled GAN0
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A Unified Encoder-Decoder Framework with Entity MemoryCode1
Unsupervised Neural Stylistic Text Generation using Transfer learning and Adapters0
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