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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
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FSRT: Facial Scene Representation Transformer for Face Reenactment from Factorized Appearance Head-pose and Facial Expression Features0
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FSR: Accelerating the Inference Process of Transducer-Based Models by Applying Fast-Skip Regularization0
Controlling Summarization Length Through EOS Token Weighting0
FS-Net: Full Scale Network and Adaptive Threshold for Improving Extraction of Micro-Retinal Vessel Structures0
Controlling Posterior Collapse by an Inverse Lipschitz Constraint on the Decoder Network0
AI and Memory Wall0
Controlled Text Generation using T5 based Encoder-Decoder Soft Prompt Tuning and Analysis of the Utility of Generated Text in AI0
From Unsupervised Machine Translation To Adversarial Text Generation0
Controlled Text Generation for Data Augmentation in Intelligent Artificial Agents0
From Thumbnails to Summaries - A single Deep Neural Network to Rule Them All0
From Research to Production and Back: Ludicrously Fast Neural Machine Translation0
Controlled and Conditional Text to Image Generation with Diffusion Prior0
A Hybrid Spatial-temporal Deep Learning Architecture for Lane Detection0
AdaGNN: A multi-modal latent representation meta-learner for GNNs based on AdaBoosting0
3D Topology Optimization using Convolutional Neural Networks0
Controllable Motion Synthesis and Reconstruction with Autoregressive Diffusion Models0
From Human Judgements to Predictive Models: Unravelling Acceptability in Code-Mixed Sentences0
From Human Hands to Robotic Limbs: A Study in Motor Skill Embodiment for Telemanipulation0
Controllable Length Control Neural Encoder-Decoder via Reinforcement Learning0
From FiLM to Video: Multi-turn Question Answering with Multi-modal Context0
From Deterministic to Generative: Multi-Modal Stochastic RNNs for Video Captioning0
Controllable Image Enhancement0
Controllable Image Captioning0
A tailored Handwritten-Text-Recognition System for Medieval Latin0
From Bilingual to Multilingual Neural Machine Translation by Incremental Training0
Controllable Distortion-Perception Tradeoff Through Latent Diffusion for Neural Image Compression0
From back to the roots into the gated woods: Deep learning for NLP0
From Audio to Semantics: Approaches to end-to-end spoken language understanding0
Controllable Dialogue Generation with Disentangled Multi-grained Style Specification and Attribute Consistency Reward0
AsyncSwitch: Asynchronous Text-Speech Adaptation for Code-Switched ASR0
FRIH: Fine-grained Region-aware Image Harmonization0
Friendly Attacks to Improve Channel Coding Reliability0
Asymmetric Learned Image Compression with Multi-Scale Residual Block, Importance Map, and Post-Quantization Filtering0
Fretting-Transformer: Encoder-Decoder Model for MIDI to Tablature Transcription0
FreqU-FNet: Frequency-Aware U-Net for Imbalanced Medical Image Segmentation0
Contrastive Triple Extraction with Generative Transformer0
Frequency-Aware Spatiotemporal Transformers for Video Inpainting Detection0
Frequency-aware Learned Image Compression for Quality Scalability0
Contrastive Response Pairs for Automatic Evaluation of Non-task-oriented Neural Conversational Models0
A Symmetric Encoder-Decoder with Residual Block for Infrared and Visible Image Fusion0
A Hybrid Approach for Document Layout Analysis in Document images0
Frequency-aware GAN for Adversarial Manipulation Generation0
FreqKV: Frequency Domain Key-Value Compression for Efficient Context Window Extension0
Freezing Subnetworks to Analyze Domain Adaptation in Neural Machine Translation0
Contrastive-Regularized U-Net for Video Anomaly Detection0
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