Auparavant, pour obtenir des données 3D d’un lieu spécifique, il fallait embaucher une équipe de pros avec un scanner LiDAR, planifier une visite une semaine à l’avance, et payer au jour de travail — une approche réservée aux grands projets avec un budget important. @vangrid_io résout ce problème d’ajustement entre l’offre et la demande comme les services de covoiturage l’ont fait avec les taxis traditionnels : au lieu d’embaucher une équipe fixe, vous publiez votre besoin comme une récompense (bounty) ; quiconque se trouve à proximité avec son téléphone portable peut accepter la mission immédiatement, sans réservation préalable ni équipement spécialisé. La vraie valeur réside dans la vitesse de matching : pour un lieu peu fréquenté, la récompense peut attendre plus longtemps, car l’offre naturelle est limitée ; pour un lieu très fréquenté chaque jour, la récompense est presque immédiatement prise. Le marché s’auto-ajuste selon la rareté réelle de chaque lieu, sans nécessiter de planification manuelle. Il est important de préciser les limites : ce modèle dépend de la présence suffisante de personnes à proximité du lieu à scanner. Les endroits isolés et peu fréquentés restent un défi même avec le mécanisme de bounty — ce n’est pas une baguette magique capable de combler tous les trous de données.