# Ce que Mira peut et ne peut pas faire Source: https://docs.mira.day/fr/docs/match-quality-and-trust/what-mira-can-and-cant-do > Les limites qui rendent Mira digne de confiance : ce qu'il fait de manière fiable, ce qu'il refuse délibérément de faire, et pourquoi la décision de recrutement vous revient toujours. Mira prend en charge une grande partie du travail de fond dans le sourcing, mais il donne le meilleur de lui-même quand vous savez exactement où s'arrête son jugement et où commence le vôtre. Mira est une aide à la décision, pas le décideur. Voici ce sur quoi vous pouvez compter, et ce qu'il vous laisse délibérément. *** Ce sur quoi vous pouvez compter avec Mira [#ce-sur-quoi-vous-pouvez-compter-avec-mira] * **Raisonner sur vos critères.** Mira lit ce que vous recherchez et évalue chaque candidat par rapport à cela en s'appuyant sur des preuves, et non sur des correspondances de mots-clés. * **Travailler sur un large éventail de données publiques.** Il puise dans plusieurs sources publiques de données de talents ainsi que dans son propre index, de sorte qu'une adéquation peut émerger à partir de preuves réparties entre elles. * **Être honnête sur l'incertitude.** Quand un profil ne montre pas si une personne remplit une exigence, Mira le marque comme incertain plutôt que de le supposer. Ce que Mira ne fait pas [#ce-que-mira-ne-fait-pas] * **Il n'invente ni candidats ni faits.** Si la bonne personne n'est pas dans les données, Mira vous le dit plutôt que d'en inventer une, et il ne fabrique jamais un employeur, une compétence ou un projet qu'un profil ne montre pas. * **Il ne décide pas qui recruter.** Chaque résultat est une suggestion soumise à votre review. Juger, décider et prendre contact restent de votre ressort. * **Il ne filtre ni ne classe sur des caractéristiques protégées.** Mira est conçu pour ne pas trier, ranger ou noter les personnes sur des critères comme l'âge, le genre, l'origine, la religion, la nationalité ou le handicap. * **Il ne déduit pas de traits sensibles.** Aucune analyse d'émotion ou de sentiment, et aucune notation sur des caractéristiques sans lien avec le poste. * **Il ne récupère pas les coordonnées de lui-même.** Les emails et les numéros de téléphone ne sont récupérés que lorsque vous le demandez, un candidat à la fois. La précision dépend des données [#la-précision-dépend-des-données] Les correspondances de Mira ne valent que ce que valent les informations publiques disponibles. Un profil qui détaille le parcours, les compétences et l'historique d'une personne peut être évalué avec précision ; un profil succinct ne le peut pas, et Mira sera moins certain à son sujet. Si une recherche renvoie moins de personnes que vous n'en avez demandé, cela reflète les données réellement disponibles pour ces critères, et non un plafond caché ; il vaut donc la peine d'assouplir une exigence ou de passer en revue l'ensemble du vivier plutôt que de vous arrêter au premier résultat. Vous gardez le contrôle [#vous-gardez-le-contrôle] Vous pilotez le processus des deux côtés. Avant toute recherche, vous confirmez le Profil de candidat idéal sur lequel Mira s'appuie, de sorte qu'il évalue par rapport à des critères que vous avez approuvés. Après la recherche, vous examinez les preuves, tranchez et décidez qui contacter. Mira fait remonter et raisonne ; la décision ou le jugement vous appartiennent toujours. Vos obligations de conformité [#vos-obligations-de-conformité] Mira est une aide au sourcing : il trouve et évalue les candidats, mais la décision de recrutement reste entre vos mains. Certaines juridictions imposent des obligations supplémentaires aux employeurs qui utilisent des outils automatisés dans leurs processus de recrutement. Par exemple, la loi new-yorkaise NYC Local Law 144 impose un audit d'impartialité indépendant ainsi qu'une notification aux candidats lorsqu'un outil de décision d'emploi automatisé (AEDT) est utilisé pour présélectionner des candidats. L'application de règles comme celle-ci dépend de la façon dont vous utilisez Mira et du lieu où vous recrutez ; il vous revient donc de les évaluer pour votre propre processus. Et ensuite [#et-ensuite] * [Comment Mira met en correspondance les candidats](/fr/docs/match-quality-and-trust/understanding-ai-matching) : comment fonctionne l'évaluation critère par critère fondée sur les preuves. * [D'où viennent les candidats](/fr/docs/match-quality-and-trust/where-candidates-come-from) : les données publiques derrière les correspondances. * [Confidentialité et conformité](/fr/docs/match-quality-and-trust/privacy-policy) : comment Mira traite les données des candidats et des utilisateurs.