Nous avons créé LoveFinder parce que les meilleures relations que nous connaissions n’étaient pas construites sur les premières impressions — elles l’étaient sur une compréhension véritable. Alors nous avons décidé d’en faire le point de départ.
Les applications de swipe sont optimisées pour l’engagement, pas pour les résultats. Plus vous passez de temps à swiper, plus elles gagnent de l’argent — qu’importe si vous rencontrez quelqu’un de significatif ou non.
Nous avons construit LoveFinder sur le modèle inverse. Notre objectif est que vous trouviez quelqu’un et partiez heureux — chaque décision de design commence donc par ce but.
des couples matchés rapportent une vraie chimie au premier rendez-vous
temps médian pour recevoir votre premier match cuilléré
emplacement promotionnel payé — chaque match est mérité, pas acheté
Trois principes qui guident chaque décision produit.
Chaque match est fondé sur le modèle Big Five — le cadre le plus validé en psychologie de la personnalité. Nous regardons comment vous pensez, ressentez et vous liez, pas seulement votre apparence.
Pas de murs à payer pour matcher. Pas de rareté artificielle. Pas de notifications push conçues pour créer de l’anxiété. Nous gagnons de l’argent quand les gens trouvent des relations durables — votre succès est donc notre métrique.
Un questionnaire de 10 minutes plutôt que des années de mauvais rendez-vous. Notre IA fait émerger la poignée de personnes avec qui vous vous connecteriez vraiment.
Répondez à ~30 questions sur les dimensions Big Five et vos valeurs relationnelles. Des réponses honnêtes = de meilleurs matchs.
Notre modèle crée une empreinte de compatibilité multidimensionnelle — pas un score, mais un vecteur qui capture la nuance de qui vous êtes vraiment.
Nous mettons en avant les personnes dont le profil complète véritablement le vôtre — pas seulement celles qui semblent bien sur le papier.
Une petite équipe partageant une obsession commune : rendre l’amour durable plus accessible.

Ancienne psychologue chercheuse. A passé une décennie à étudier l’attachement et les résultats des relations à long terme avant de décider de construire l’outil qu’elle aurait souhaité avoir.

Ingénieur en machine learning avec une formation en NLP et modélisation comportementale. Obsedé par la construction de systèmes précis sans être intrusifs.

Précédemment dans une grande plateforme sociale. A rejoint l’équipe pour travailler dans une entreprise qui considère la sécurité comme une valeur produit, pas une réponse RP.
Prend 2 minutes. Pas de carte bancaire. Pas de swipe dans le vide.