Bonjour. En partant aujourd’hui, chaque bâtiment que vous croisez contient des données qu’aucun robot n’a encore. L’IA physique rencontre un problème simple : nous avons cartographié le monde extérieur avec des satellites, mais nous avons presque rien pour l’intérieur. Un bâtiment, une ruelle, une pièce. Les robots ont besoin de ces détails pour se déplacer, et nous ne les possédons pas. Vangrid @vangrid_io a choisi la voie pratique. La plupart des équipes ont tenté de résoudre le problème de la cartographie avec des équipements coûteux : des sacs à dos LiDAR, des voitures équipées de caméras, du matériel non évolutif. Vangrid a fait l’inverse : pas de nouvel appareil, juste les téléphones dans nos poches. Le vrai avantage n’est pas un meilleur matériel, mais une portée plus large. J’aime aussi le système de récompenses. Des agents IA placent des USDC sur Base ou Arc pour l’endroit exact dont ils ont besoin, des personnes à proximité le capturent, puis cela devient un modèle 3D vérifié sur chaîne avec des empreintes Merkle et payé via une API. Le paiement n’est effectué qu’après vérification, ce qui intègre la qualité des données dès le départ. 9 millions de dollars levés auprès de HashKey et Animoca, ainsi que des milliers de vidéos attestées déjà collectées. Un financement précoce accompagné d’une adoption précoce. Pour moi, c’est DePIN avec un usage réel : les robots doivent voir à l’intérieur de notre monde, et c’est la méthode la moins chère pour leur offrir cela. Si votre téléphone pouvait gagner de l’argent en capturant votre ville, quel endroit filmeriez-vous en premier ? #PhysicalAI #Vangrid #Base