Ancien directeur de la NSF revient à l’ASU pour rendre la science et la technologie plus accessibles

À Tempe, le retour de l’ancien directeur de la NSF à l’ASU s’impose comme un signal fort. L’établissement veut accélérer l’innovation utile et l’accessibilité de la science et de la technologie pour tous. Après avoir lancé à la NSF des programmes structurants — de la direction TIP aux centres d’IA —, Sethuraman Panchanathan revient sur un campus qu’il connaît bien. Le terrain est prêt pour un nouveau cycle de recherche et d’éducation orientées impact, avec des ponts renforcés vers l’industrie, les communautés locales et les partenaires internationaux.

Le défi dépasse l’idée d’une université classique. ASU veut devenir une “AI learning enterprise” où compétences, usages et éthique progressent de concert. La stratégie, héritée de l’expérience fédérale, mise sur l’ouverture des infrastructures, les micro-certifications et la circulation des talents entre laboratoires, startups et collectivités. Au cœur de ce mouvement, des initiatives comme NAIRR Pilot, les AI Institutes et GRANTED servent de leviers concrets. Elles permettent à des étudiants d’Arizona, à des enseignants de community colleges et à des entrepreneurs de quartier d’accéder à des moyens auparavant réservés à une poignée d’acteurs. L’enjeu est clair: démocratiser les outils, cultiver les compétences et déployer rapidement des solutions qui améliorent la vie réelle.

• Qui : l’ancien directeur de la NSF reprend ses activités à ASU pour amplifier l’accessibilité à la science et à la technologie.
• Quoi : feuille de route axée sur l’IA, le quantique, les semiconducteurs et la santé, avec des programmes ouverts à tous.
• Pourquoi : diffuser l’innovation partout et former des talents prêts à relever les défis sociétaux.
• Comment : infrastructures partagées, micro-certifications, collaborations industrie-campus, partenariats internationaux.
• Impact : plus de passerelles entre recherche et éducation, plus d’accessibilité pour les communautés et les PME.

Retour à l’ASU et cap sur l’accessibilité de la science et de la technologie

Le campus de Tempe connaît la méthode Panchanathan. Pendant plus de deux décennies, ASU a vu naître le Center for Cognitive Ubiquitous Computing, la School of Computing and Informatics et le département d’informatique biomédicale. Aujourd’hui, la priorité s’affine: rendre la science et la technologie accessibles au plus grand nombre. Cette approche associe des laboratoires ouverts, des plateformes de calcul mutualisées et une pédagogie flexible.

Concrètement, ASU déploie une logique “use-inspired”. Les défis issus des villes, des hôpitaux et des entreprises guident la recherche fondamentale. Ainsi, une équipe d’ingénieurs et d’éducateurs conçoit des kits d’IA pour classes de terminale. En parallèle, des mentors issus des AI Institutes accompagnent des projets d’étudiants. Cette porosité entre le monde académique et le terrain accélère le transfert.

Pour illustrer l’effet d’échelle, prenons Ana, étudiante de première génération à Mesa. Grâce à des modules de micro-certification, elle suit un parcours court en vision par ordinateur. Ensuite, elle rejoint un stage chez un fabricant de capteurs, hébergé à SkySong. En six mois, ses compétences s’alignent sur des besoins concrets. Ana démontre la dynamique recherchée: former vite, former bien et ouvrir des perspectives.

De la vision à l’action sur le campus de Tempe

Pour réussir, il faut des briques solides. ASU articule sa stratégie en quatre axes: infrastructures partagées, pédagogie inclusive, partenariats industriels et diffusion des résultats. Chaque axe s’appuie sur des indicateurs concrets: accès aux GPU, nombre d’accords de R&D, taux de complétion des micro-certifications, impact sociétal mesuré.

• Accès équitable aux ressources de calcul et aux jeux de données.
• Formations modulaires et certifiantes, adaptées aux emplois émergents.
• Incubation de startups dans des espaces comme MacroTechnology Works.
• Transparence des résultats et réutilisation par les collectivités.

Axe	Dispositif ASU	Effet d’accessibilité	Indicateur clé
Infrastructures	Cloud campus + clusters partagés	Réduit le coût d’entrée	Heures GPU étudiantes
Pédagogie	Micro-certifications IA/quantique	Parcours courts et ciblés	Taux de complétion
Partenariats	SkySong, MacroTechnology Works	Passerelles vers l’industrie	Stages signés
Diffusion	Open data et hackathons	Transfert rapide	Projets réutilisés

Cette matrice assoit une promesse simple: si les outils deviennent accessibles, les idées fleurissent. Et quand l’écosystème valorise les preuves d’usage, l’innovation gagne en crédibilité.

Le dialogue entre écoles, laboratoires et partenaires prend ainsi une forme concrète, visible dans les projets étudiants et les POC industriels.

De la NSF à l’ASU: l’héritage d’un directeur et ses leviers concrets

À la NSF, Sethuraman Panchanathan a fait émerger des structures qui comptent encore en 2025. La direction Technology, Innovation and Partnerships (TIP) a comblé un vide de trois décennies en rapprochant découvertes fondamentales et solutions applicatives. Son objectif: faire prospérer l’innovation partout sur le territoire, pas seulement dans quelques hubs.

Autre levier, le programme GRANTED. Il donne aux établissements moins dotés les moyens de transformer une idée en projet financé. Ce mécanisme change l’équation pour des universités régionales et des community colleges. À l’ASU, cette logique alimente des coopérations avec des campus satellites et des lycées techniques.

Le lancement des AI Institutes a, lui aussi, laissé une empreinte. Vingt-sept instituts ont vu le jour avec des investissements cumulés dépassant les 500 millions de dollars. Ils traitent l’agri-tech, la météorologie, l’apprentissage, les matériaux avancés et l’astronomie. Sur le campus, les équipes s’en inspirent pour bâtir des parcours transversaux en data, sécurité et éthique de l’IA.

Du NAIRR Pilot aux laboratoires partagés d’ASU

Le National AI Research Resource Pilot (NAIRR Pilot) a concrétisé une ambition forte: démocratiser l’accès à des ressources de pointe. Habituellement, ces capacités restent dans quelques grandes entreprises. Le pilote a réuni des partenaires publics et privés pour ouvrir l’infrastructure aux chercheurs et aux enseignants. ASU s’aligne, en intégrant des quotas dédiés aux classes et aux projets étudiants.

• Accès pédagogique à des GPU et des datasets annotés.
• Encadrement méthodologique pour l’évaluation et la reproductibilité.
• Montée en compétences par des ateliers co-animés avec l’industrie.
• Projets capstone connectés aux besoins des services publics.

Programme NSF	Traduction à ASU	Bénéficiaires	Résultat attendu
TIP	Studio de prototypage rapide	Étudiants, PME	POC en 12 semaines
GRANTED	Cellule d’aide au montage	Facultés, CC	Dossiers + robustes
AI Institutes	Parcours IA appliquée	Apprenants divers	Insertion accélérée
NAIRR Pilot	Crédits cloud pour classes	Enseignants	TP à l’échelle

Ces correspondances évitent la dilution des ambitions. Elles rappellent une règle simple: sans pipeline clair, l’effet de serre des bonnes idées ne produit pas de valeur sociale.

Les passerelles ainsi établies fluidifient le parcours des apprenants et renforcent la compétitivité régionale.

Technologies émergentes à l’ASU: IA, quantique, semiconducteurs et santé

ASU veut se positionner à l’avant-garde des technologies critiques. L’IA structure l’ensemble des filières. Toutefois, les feuilles de route couvrent aussi la biotechnologie, le quantique, l’advanced manufacturing et le sans-fil de nouvelle génération. La boussole reste identique: utilité, sûreté et scalabilité.

Sur l’IA, l’université prépare un modèle d’“AI enterprise”. Trois niveaux de maîtrise s’articulent: littératie, compétence, expertise. Un étudiant en design peut suivre une formation courte pour prototyper des interfaces IA. Ensuite, un doctorant en math appliquée peut basculer sur des modules d’optimisation distribuée. Enfin, des ingénieurs expérimentés rejoignent des chaires industrielles pour co-développer des systèmes responsables.

Le quantique avance, lui aussi, avec des démonstrateurs de communication sécurisée et des bancs de calibration cryogénique. Les semiconducteurs restent stratégiques, notamment avec l’implantation de nouveaux acteurs industriels en Arizona. Des lignes pilotes de packaging avancé permettent à des équipes mixtes de tester des architectures hétérogènes CPU-GPU-accelerators.

Exemples concrets et projets phares en 2025

Trois cas d’usage illustrent la trajectoire. D’abord, une startup incubée à MacroTechnology Works développe un capteur quantique pour l’imagerie médicale. Ensuite, un consortium local conçoit des jumeaux numériques de chaînes logistiques avec des modèles d’IA frugale. Enfin, un partenariat hôpital-campus expérimente une IA de triage qui réduit le temps d’attente sans sacrifier l’équité.

• IA pour matériaux: découverte accélérée via modèles génératifs contraints.
• Réseaux sans-fil: bancs d’essai 6G pour les zones denses et rurales.
• Biotech et santé: diagnostics rapides assistés par vision.
• Semiconducteurs: formation conjointe opérateurs-ingénieurs sur packaging.

Domaine	Facility ASU	Usage prioritaire	Indicateur d’impact
IA	Clusters mutualisés	Prototypes éthiques	Temps de POC
Quantique	Laboratoire cryo	Capteurs Q	Noise floor réduit
Semiconducteurs	Ligne pilote	Packaging avancé	Rendement wafer
Santé	Clinique partenaire	Triage IA	Attente moyenne

Chaque exemple raconte la même ambition: aligner excellence scientifique et bénéfices tangibles. Cette équation attire talents et investissements, tout en renforçant l’offre d’éducation.

Cette dynamique prépare la section suivante, consacrée à l’accessibilité et à l’équité.

Accessibilité et équité: démocratiser l’innovation et l’éducation à grande échelle

L’accessibilité n’est pas un slogan. À l’ASU, elle devient une mécanique fine: coûts réduits, pédagogie inclusive, accompagnement personnalisé et dispositifs d’orientation. Les micro-certifications jouent un rôle clé. Elles permettent d’entrer dans la filière IA ou semiconducteurs sans passer par un long diplôme.

Le lien avec NAIRR Pilot est direct. Les enseignants intègrent des travaux pratiques en s’appuyant sur des crédits de calcul fléchés. Par ailleurs, les bibliothèques universitaires deviennent des hubs de données, où les jeux publics sont curés pour un usage pédagogique. Cette chaîne élargit le vivier de talents, notamment chez des publics sous-représentés.

Dans un lycée tribal partenaire, des ateliers de robotique et de vision par ordinateur s’alignent avec les objectifs d’éducation communautaire. Ensuite, les élèves poursuivent dans un community college, avant d’intégrer ASU avec des équivalences. L’innovation suit alors un chemin continu, sans rupture administrative ni financière.

Barrières identifiées et solutions éprouvées

Les obstacles restent connus: matériel trop coûteux, intimidation face aux mathématiques, faible exposition aux modèles de rôle et délais pour financer un projet. ASU propose des solutions concrètes et mesurables. L’idée est simple: chaque barrière reçoit un traitement spécifique avec un indicateur de suivi.

• Matériel: prêts d’équipements et crédits cloud pédagogiques.
• Compétences: parcours pas-à-pas, tutorat pair-à-pair.
• Confiance: mentors issus de communautés locales.
• Temps: guichets uniques pour le montage de projets étudiants.

Barrière	Réponse ASU	Partenaire	Mesure
Coût	Accès NAIRR + bourses	Fondations	Heures financées
Compétences	Modules micro	Community colleges	Taux réussite
Réseaux	Mentorat	Alumni	Matching mentoré
Délai	Cellule express	TIP-inspired	Temps montage

Au final, l’accessibilité se mesure dans les trajectoires. Quand Nora, technicienne en reconversion, décroche une certification IA et une embauche locale, la promesse se concrétise. Ce résultat, multiplié par des centaines de parcours, modifie le visage de l’économie régionale.

La scène internationale enrichit encore cette équation, comme le montre la coopération avec l’Inde.

Ponts Inde–États-Unis: alliances académiques et industrielles au service de l’impact

L’ASU accueille la plus grande communauté d’étudiants indiens aux États-Unis, et le réseau d’alumni dépasse 12 600 personnes. Cette masse critique soutient des programmes bilatéraux en science des données, en santé numérique et en matériaux. Les doubles diplômes et les laboratoires conjoints offrent des voies rapides pour la recherche appliquée.

Le parcours du directeur de la NSF a renforcé ces ponts. En mai, l’Inde lui a décerné le Padma Shri, reconnaissance pour des contributions dans la technologie et l’éducation. Ce lien culturel et scientifique facilite de nouveaux accords. Les entreprises des deux pays y voient un avantage stratégique pour le recrutement et le co-développement.

Au-delà du binôme Inde–États-Unis, la coopération scientifique franco-américaine illustre une autre voie. L’ANR et la NSF cofinancent depuis des années des projets en chimie, matériaux, numérique et mathématiques. Cette capacité à aligner standards et financement prépare des centres globaux sur les défis communs: climat, santé et sécurité des systèmes.

Modèles de coopération et cas d’usage

Trois modèles dominent. Les master conjoints sécurisent des pipelines de talents. Les centres binat ionaux mutualisent des instruments coûteux. Les programmes industry-on-campus accélèrent le transfert. Chacun adresse une étape de la chaîne de valeur, de la preuve de concept au déploiement.

• Double diplômes: mobilité fluide, reconnaissance des crédits.
• Centres conjoints: partage d’équipements et de protocoles.
• Stages cofinancés: immersion dans les défis réels.
• Open data communs: reproductibilité et confiance.

Modèle	Atout clé	Exemple d’application	Impact attendu
Diplômes conjoints	Talents globaux	Santé numérique	Temps d’insertion
Centre binational	Capex partagé	Capteurs quantiques	TRL accéléré
Industry-on-campus	POC in situ	Semiconducteurs	Yield pilote
Open data	Interopérabilité	Climat + IA	Réutilisations

Ces ponts ne sont pas symboliques. Ils réduisent le coût, élargissent les viviers et améliorent la qualité scientifique. Pour ASU, ils ancrent la vision d’une “AI enterprise” qui s’exporte et s’adapte.

Cette ouverture mondiale referme la boucle: des talents formés localement nourrissent des projets internationaux qui, en retour, enrichissent la salle de classe arizonienne.

On en dit quoi ?

Le retour à l’ASU de l’ancien directeur de la NSF agit comme un multiplicateur. L’université pousse une vision claire: des outils accessibles, une éducation agile et une recherche qui s’ancre dans la réalité. Les preuves s’accumulent, des AI Institutes au NAIRR Pilot, en passant par des lignes pilotes en semiconducteurs. La trajectoire paraît solide et mesurable.

Reste l’essentiel: garder l’exigence scientifique, tout en élargissant l’accès. Si cette double promesse tient, Tempe pourrait devenir un modèle d’innovation inclusive. En clair, ouvrir la science et la technologie au plus grand nombre n’est pas une option; c’est la condition d’une compétitivité durable.

Qu’apporte l’expérience NSF au projet d’ASU ?

Elle apporte des outils concrets pour démocratiser l’innovation: TIP pour rapprocher recherche et application, GRANTED pour renforcer le montage de projets, AI Institutes pour créer des écosystèmes thématiques, et NAIRR Pilot pour ouvrir des ressources de calcul aux enseignants et étudiants.

Comment ASU rend-elle l’IA plus accessible aux étudiants ?

Par des micro-certifications, des crédits cloud dédiés aux TP, des kits pédagogiques, du mentorat et des partenariats avec l’industrie pour transformer rapidement les compétences en expériences concrètes.

Quels domaines technologiques sont prioritaires ?

L’IA et son écosystème, le quantique (capteurs, communications), les semiconducteurs (packaging avancé), la santé numérique, et les réseaux de nouvelle génération.

Quel est l’impact des coopérations internationales ?

Elles mutualisent les coûts, accélèrent le transfert et élargissent le vivier de talents. Les ponts Inde–États-Unis et les projets ANR–NSF servent de modèles reproductibles pour des centres globaux.

Comment mesurer l’accessibilité dans le temps ?

Par des indicateurs simples: heures d’accès au calcul, taux de complétion des parcours, nombre de stages, délais de prototypage, et réutilisation des résultats par les collectivités et PME.