Analyse des données fondées sur la race de l’Unité des enquêtes spéciales

Analyse des données fondées sur la race de l’Unité des enquêtes spéciales

Introduction

Les opinions exprimées dans le présent rapport sont uniquement celles de leurs auteurs et ont été exprimées sans lien de dépendance à l’UES.

La collecte de données a été menée par l’UES, conformément aux normes de confidentialité énoncées dans la Loi de 2017 contre le racisme (Ontario) (ci-après, la Loi), et a fourni des données anonymisées agrégées à l’équipe de recherche. L’UES a également émis des observations au sujet de versions antérieures afin de clarifier la méthodologie de collecte des données et d’assurer l’exactitude des descriptions. Les données fournies ont été utilisées dans le but de mener les analyses exigées par le décret 897/2018, et les constatations, opinions et recommandations ont été formulées sans la participation de l’UES.

Comprendre les données fondées sur la race à l’Unité des enquêtes spéciales

Plusieurs complications empêchent de pour comprendre les données fondées sur la race en ce qui a trait à l’UES.

L’UES est souvent associée à tort aux services policiers ou comparée à ceux-ci par les membres du public. L’UES est un service à la demande; contrairement aux services policiers. L’UES a un pouvoir discrétionnaire limité d’enquêter sur des incidents, invoqué en vertu de son mandat.

Le mandat de l’UES est habituellement invoqué par notification de la part des services policiers ou par les membres du public, même si d’autres moyens permettent de déclencher une enquête. C’est ce qui limite, dans une certaine mesure, les conclusions qui peuvent être tirées au sujet de la relation entre la race et les enquêtes effectuées par l’UES. Le rapport donnera des précisions sur ce point tout au long de ses pages.

Résumé

Conformément à la Loi, l’UES a recueilli des données fondées sur la race ayant trait aux personnes concernées et aux agents impliqués. Ces données ont été collectées pour des cas survenus entre le 1er octobre 2020 et le 30 septembre 2021, et ont été fournies aux auteurs le 9 juin 2022.

Le présent rapport résume des analyses qui respectent ou surpassent les exigences de la Loi.

Les auteurs remédient à des lacunes présentes dans ces données et formulent des recommandations sur la manière d’améliorer la collecte.

Comprendre les données fondées sur la race et l’UES :

La collecte des données a été entreprise au moyen d’une étude par autodéclaration distribuée aux personnes concernées et aux agents impliqués à la conclusion d’entrevues en personne avec des enquêteurs de l’UES. Elle a également été effectuée par des entrevues en personne, des lettres, par courriel ou par des conversations téléphoniques de la part du personnel des Programmes pour personnes concernées ou au moyen d’une trousse envoyée à la personne ou au service policier employeur.
Les études par autodéclaration ne reflètent pas nécessairement la perception de race de l’enquêteur ou de l’organisation.
La disproportion ne signifie pas qu’il y a une discrimination systémique.
Il est essentiel de mieux comprendre pourquoi les gens ont participé (ou n’ont pas participé) à cette étude.

Recommandations

Introduction

La prudence est de mise lorsqu’on examine les renseignements statistiques du présent rapport. L’UES a un pouvoir discrétionnaire extrêmement limité quant aux cas sur lesquels elle enquête. L’inclusion dans l’ensemble des données devrait permettre de déboucher sur des conclusions au sujet des activités policières en général plutôt que sur des conclusions au sujet de l’UES.

Les activités policières sont virtuellement définies par la capacité individuelle des agents d'exercer leur pouvoir discrétionnaire dans le cadre de leurs relations avec le public.

La police bénéficie d’une latitude considérable lorsqu’il s’agit de décider sur qui elle mènera une enquête, comment elle le fera et quel genre de force est à sa disposition. L’UES ne dispose d’aucun de ces choix.

Le « Préjugé volontaire » (la volonté des participants à l’étude de prendre le temps et de fournir l’effort de remplir le questionnaire) est un phénomène qui doit être exploré.
Comprendre ce qui mène les répondants au sondage à participer situera mieux la compréhension de ce que la donnée statistique indique.

La volonté de participer des personnes concernées racisées à la collecte des données peut être perçue comme un signe généralement positif de la relation de l’UES avec les personnes racisées. La disproportion raciale à l’UES est donc attribuable à la disproportion dans les services policiers, et n’indique pas nécessairement la présence de discrimination.

Cela complique aussi les conclusions tirées de ces données, et le rapport indique que les données ne peuvent pas être utilisées pour tirer une forte conclusion au sujet de la prévalence de racisme systémique à l’UES. Les données sont fournies tout à fait volontairement, et la disproportion peut tout aussi bien démontrer une volonté de participer à la recherche que l’existence ou le manque de préjugé systémique à l’UES.

Lorsque la méthode de collecte de l’information est par auto-identification, cela limite les conclusions qui pourraient être tirées concernant la manière dont la race est prise en compte dans les enquêtes de l’UES. La collecte des données montre comment les personnes s’identifient, et non comment elles sont perçues par les enquêteurs.

Si, par exemple, une personne s’identifie comme Autochtone, mais que les enquêteurs ne perçoivent pas l’indigénéité, la dynamique entre la race et les résultats de l’enquête est brouillée. Toute technique de collecte des données présentera des complications bien que, compte tenu de l’objectif de la Loi, l’équipe d’analyse des données suggère qu’il est préférable de collecter des données selon les perceptions de l’enquêteur relatives à la race plutôt qu’en fonction de l’autodéclaration de la personne. Ce n’est pas une solution dénuée de ses propres complications – les enquêteurs devront comprendre le but de cet exercice et reconnaître la nécessité de fournir des renseignements exacts – mais cela entraînera fort probablement des données plus pertinentes en vue d’identifier une discrimination systémique (voir la recommandation 2).

Limites

Si de la discrimination avait eu lieu à l’UES, elle aurait été plus probablement évidente au moment de la décision plutôt qu’à celui de l’enquête. Par exemple, s’il était advenu que l’UES ait réglé un nombre disproportionné de cas impliquant certains groupes par note de service (c.-à-d. avant enquête complète), cela pourrait indiquer de la partialité. Il appartiendrait alors à l’UES et aux chercheurs de mieux comprendre la relation entre la race et les résultats.

Méthodologie

L’UES a collecté des données fondées sur la race en distribuant des sondages aux personnes concernées et aux agents impliqués pour des enquêtes amorcées entre le 1er octobre 2020 et le 30 septembre 2021. Dans les cas comportant un décès, le sondage a été remis au proche parent pour le remplir au nom de la personne concernée. On a demandé aux destinataires des sondages de les retourner dûment remplis à l’UES, soit directement à un enquêteur ou au personnel du Programme des personnes concernées, ou encore par la poste ou bien d’y répondre par téléphone. Si de l’aide a été demandée par le préposé aux sondages, l’enquêteur ou le personnel du Programme des personnes concernées peuvent aider en enregistrant les réponses directement dans le sondage. À partir de ces sondages, l’UES a saisi des données désagrégées dans une feuille de calcul et a communiqué ces données aux auteurs du rapport.

Le rapport rassemble ces données, s’il y a lieu, pour constituer l’indice de disparité raciale tout en conservant des données désagrégées en vue de mener des analyses intersectionnelles. Voir le Décret 897/2028 de l'Ontario — Normes relatives aux données contre le racisme, norme 29 Indices de disproportion raciale et de disparité raciale. Les populations de référence pour les personnes concernées ont été tirées du Profil du recensement, Recensement de 2016.

Certaines manipulations de données ont été nécessaires pour obtenir une harmonisation entre les catégories de minorités visibles de Statistique Canada et celles mandatées par la Loi. Le Profil du recensement utilise une variété de catégories ethniques/nationales, comme « Chinois », « Japonais », « Philippin », etc., et elles ont été codées conformément aux catégories officialisées prévues dans la Loi. Ceci produit une population de référence relativement solide à partir de laquelle on peut élaborer l’indice de disparité raciale.

Les populations de référence des agents impliqués ont été issues du rapport sur les Ressources policières au Canada, 2019. Le rapport stipule que, au Canada, 4 % des officiers de police s’identifient comme Autochtones, 8 % des officiers de police s’identifient comme appartenant aux minorités visibles. Cependant, le Service de police de Toronto et la York Regional Police sont toutes deux citées dans le présent rapport comme ayant une représentation des minorités visibles plus élevée (22 % et 19 % respectivement).

Les auteurs du rapport ont consulté des sources, notamment Statistique Canada, pour obtenir de meilleures données de référence pour la population policière de l’Ontario. Aucune donnée de cette sorte n’était disponible. Les déclarations annuelles de la police en Ontario indiquent occasionnellement des données démographiques sur les officiers, mais la collecte des données est inconsistante entre les services, et certains services ne déclarent pas publiquement de renseignements démographiques. En raison du manque de renseignements démographiques disponibles au sujet des services policiers en Ontario, un chiffre estimé de 15 % d’officiers de police de l’Ontario a été utilisé dans le présent rapport comme étant représentatif des groupes racisés ou de minorités visibles. Le rapport reconnaît les imperfections de cette méthodologie, mais la justifie sur les motifs qu’une déduction statistique n’a pas pu être tirée des données retournées à l’UES par les agents impliqués.

Outre l’indice de disparité raciale, le rapport présente des analyses intersectionnelles fondées sur des résultats d’enquête de l’UES pour les personnes concernées. Les analyses intersectionnelles ont été axées sur des répondants qui se sont identifiés comme Noirs et Autochtones, soit les groupes les plus surreprésentés dans les données, et les répondants qui se sont identifiés comme Blancs comme le groupe apparaissant le plus souvent dans l’ensemble de données. Le rapport analyse les intersections de race, de genre, d’âge et de résultats d’enquête.

Les catégories de race définies dans la Loi comprenaient Autochtone, Noir, Asiatique de l’Est ou du Sud-Est, Latino, Moyen-oriental, Asiatique du Sud, Blanc et autre race. Les catégories de genre collectées étaient « Homme », « Femme » et « Autre ». L’UES a demandé aux répondants leur âge. Dans l’ensemble de données, les personnes concernées ont un âge moyen de 39,3125 ans, un âge médian de 37,5 ans et un âge modèle de 37 ans. Les analyses intersectionnelles séparent les personnes concernées en deux catégories – les personnes plus âgées et les plus jeunes – en fonction de l’âge médian de 37,5 ans afin de former deux groupes égaux. L’âge médian des agents impliqués est de 39,1111 ans. Cependant, parce qu’une déduction statistique ne peut être tirée de l’ensemble de données des agents impliqués, aucune analyse intersectionnelle n’a été menée.



La Loi stipule que des mesures des résultats doivent être prises en compte, bien qu’il faille noter qu’environ 97 % des enquêtes de l’UES sont résolues sans accusation, limitant ainsi les déductions statistiques qui pourraient être tirées par les résultats. Des 98 cas déclarés dans l’ensemble des données des personnes concernées, deux ont fait l’objet d’accusations. Par conséquent, ces données représentent à peu près la moyenne statistique des cas donnant lieu à une décision d’accusation par l’UES.

En raison de la relation unique entre les personnes concernées, les agents impliqués et l’UES, l’équipe a de manière indépendante commencé à mettre au point une méthodologie pour des entrevues qualitatives avec les personnes concernées et les agents impliqués afin de mieux comprendre comment la race est perçue comme pouvant influencer les enquêtes de l’UES.

Ceci se conformera à l’article 32. L’établissement de seuils en vue de définir des différences notables. D’autres évaluations pour comprendre les inégalités raciales potentielles. Une fois terminée, l’équipe d’analyse présentera cette proposition à l’UES.

Ces entrevues ajouteront de la profondeur et du raffinement aux analyses statistiques, fournissant des renseignements au-delà de la simple quantité de personnes qui sont parties aux enquêtes.

Résultats

1.0 Données démographiques agrégées des répondants-personnes concernées

Les données agrégées suivantes ont été tirées de la feuille de calcul produite par l’UES :

2.0 Disproportion

L’indice de disparité raciale a été préparé pour la population des personnes concernées. Le tableau présente la disparité raciale par groupe :

	Noir	Asiatqiue E/SE	Autochtone	Latino	Moyen-oriental	Asiatique sud	Blanc	Autre
Noir	3,497881	8,410472	0,561356	2,497311	3,102087	29,32325	3,974872	2,497184
Asiatique E/SE	0,118899	0,415896	0,066745	0,296929	0,368836	3,486516	0,47261	0,296914
Autochtone	1,7814	14,98241	6,231124	4,448709	5,526057	52,23642	7,080835	4,448484
Latino	0,400431	3,367811	0,224784	1,400659	1,242171	11,74193	1,591661	0,999949
Moyen-oriental	0,322364	2,71123	0,180961	0,805042	1,12759	9,452747	1,281354	0,805001
Asiatique sud	0,034103	0,286819	0,019144	0,085165	0,105789	0,119287	0,135554	0,085161
Blanc	0,25158	2,11591	0,141226	0,628275	0,780425	7,377156	0,879998	0,628243
Autre	0,400451	3,367982	0,224796	1,000051	1,242234	11,74252	1,591741	1,40073

Les chiffres en gras représentent la disproportion relative à la population ontarienne. Tous les autres chiffres représentent la disproportion relative au groupe par recoupement.

• Les répondants s’identifiant comme Noirs sont près de 3,5 fois plus souvent représentées dans cet ensemble de données par rapport aux répondants s’identifiant comme Noirs dans la population ontarienne.
• Les répondants s’identifiant comme Blancs sont sous-représentés dans ces données 1,14 fois moins souvent en proportion des répondants s’identifiant comme Blancs dans la population ontarienne.
• Les répondants s’identifiant comme Noirs sont près de quatre fois plus souvent représentés dans ces données que les répondants s’identifiant comme Blancs.

Les données indiquent (relativement à la proportion de la population ontarienne) :

• Les répondants qui s’identifient comme Noirs ou Autochtones sont nettement plus souvent représentés dans les données collectées au sujet des personnes concernées par rapport à la population ontarienne de répondants qui s’identifient comme Noirs ou Autochtones.
• Les répondants qui s’identifient comme Latino, Moyen-oriental ou d’une autre race sont modérément représentés.
• Les répondants qui s’identifient comme Blancs sont modérément sous-représentés.
• Les répondants qui s’identifient comme Asiatique de l’est ou du Sud-Est et Asiatique du Sud sont nettement sous-représentés dans ces données.

Des données ont également été recueillies concernant l’affiliation religieuse. Le Recensement de 2016 de Statistique Canada a été utilisé pour établir des populations de référence ainsi qu’un indice de disproportion. Le sondage de l’UES comportait une partie à réponse écrite pour l’affiliation religieuse. Les répondants qui ont inscrit « Catholique », « Catholique romain » ou « Protestant » ont été recatégorisés comme « Chrétien » aux fins de l’analyse. Les répondants qui ont écrit dans autre une catégorie religieuse non officielle ont été recatégorisés comme « Autre religion ».

	Bouddhiste	Chrétien	Hindou	Juif	Musulman	Sikh	Spiritualité Autochtone	Aucune	Autre
Bouddhiste	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Chrétien	0	0,807285	0	0,395697	0,975738	1,107596	0,010549	0,770628	0,197785
Hindou	0	0	0	0	0	0	0	0	0
Juif	0	2,527187	0	2,04016	2,465872	2,799102	0,026658	1,947522	0,499839
Musulman	0	1,024865	0	0,405536	0,827358	1,135137	0,010811	0,78979	0,202703
Sikh	0	0,902856	0	0,357257	0,880951	0,728862	0,009524	0,695767	0,178571
Spiritualité Autochtone	0	94,79999	0	37,51206	92,49996	105,0001	76,53061	73,05555	18,75
Aucune	0	1,297643	0	0,513473	1,266159	1,437264	0,013688	1,047567	0,256654
Autre	0	5,056	0	2,000644	4,933332	5,600005	0,053333	3,896297	4,081633

Ces données indiquent (relativement à la proportion de la population ontarienne) :

• Les répondants qui s’identifient comme Juif, de Spiritualité autochtone et autre affiliation religieuse sont plus souvent ou extrêmement plus souvent représentés.
• Toutes les autres affiliations religieuses, y compris les répondants qui s’identifient comme n’ayant aucune affiliation religieuse sont représentés de manière à peu près proportionnée ou sous-représentée.

Les données sur le genre ont également été recueillies, et ce, au moyen des catégories Homme, Femme et Autre :

Ces données indiquent (relativement à la proportion de la population ontarienne) :

• Les répondants qui s’identifient comme Homme sont modérément plus représentés.
• Les répondants qui s’identifient comme Femme sont nettement sous-représentés.
• Aucun répondant ne s’est identifié comme autre qu’Homme ou Femme dans l’ensemble des données.

3.0 Intersectionnalité

Le rapport présente des analyses intersectionnelles sur les répondants identifiés « Noir » et « Autochtone », ainsi que « Blanc » à titre de race majoritaire identifiée dans les données de l’étude en raison d’une disproportion par rapport à la population ontarienne.

Les analyses intersectionnelles ont été centrées sur la race, le genre, l’âge, le type d’enquête et les résultats. Ces données indiquent (relativement à la proportion de la population ontarienne) ce qui suit :

• Les hommes autochtones âgés de moins de 37,5 ans ont composé les répondants les plus surreprésentés.
• Les plus jeunes hommes autochtone sont représentés environ 18 fois plus souvent dans cet ensemble des données.
• Les hommes autochtones plus âgés et les hommes noirs plus jeunes ont également répondu au sondage 15 fois et 13 fois plus souvent.

	Homme noir < 37,5	Homme noir >37,5	Homme autochtone <37,5	Homme autochtone >37,5	Homme blanc <37,5	Homme blanc >37,5
Homme noir < 37,5	13,0769	5,613367102	0,737179451	0,897436073	4,921308144	9,755240582
Homme noir >37,5	0,178146197	2,3296	0,131325716	0,159874823	0,876712329	1,737859008
Homme autochtone <37,5	1,356521806	7,614654876	17,7391	1,217391603	6,675861809	13,23319657
Homme autochtone >37,5	1,114285496	0,254893544	0,82142837	14,5714	5,483742285	10,87012309
Homme blanc <37,5	0,203198006	1,140625	0,149793394	0,18235722	2,6572	1,982245431
Homme blanc >37,5	0,102509004	0,575420673	0,075567532	0,091995278	0,504478398	1,3405

Ces données indiquent (relativement à la proportion de la population ontarienne) ce qui suit :

• Les femmes noires âgées de moins ou de plus de 37,5 ans et les femmes autochtones plus jeunes ont répondu au sondage près de deux fois plus ou plus de deux fois plus souvent.
• Les femmes autochtones de plus de 37,5 ans n’étaient pas du tout représentées dans ces données. Une seule femme autochtone plus jeune a répondu au sondage.
• Les femmes blanches âgées de moins ou de plus de 37,5 ans étaient représentées dans ces données à une fraction de la proportion de la population.

	Femme noire < 37,5	Femme noire >37,5	Femme autochtone <37,5	Femme autochtone >37,5	Femme blanche <37,5	Femme blanche >37,5
Femme noire < 37,5	2,372	1,220855422	1,162745098	0	5,456636761	5,964294694
Femme noire >37,5	0,819097808	1,9429	0,952401961	0	4,469519209	4,885340709
Femme autochtone <37,5	0,860033727	1,049976839	2,04	0	4,692891649	5,129494594
Femme autochtone >37,5	0	0	0	0	0	0
Femme blanche <37,5	0,183263069	0,22373771	0,213088235	0	0,4347	1,093034951
Femme blanche >37,5	0,167664418	0,204694014	0,19495098	0	0,914883828	0,3977

Ces taux de participation peuvent être le reflet de deux phénomènes différents :

• La disproportion de la participation par les personnes noires et les personnes autochtones peut montrer le risque plus élevé pour ces personnes de faire l’objet d’interactions avec des agents, ou
• Ces personnes sont plus désireuses de participer à l’exercice de collecte des données.

Il est nécessaire de comprendre davantage les motivations de ces personnes à participer (ou non) à la collecte des données pour tirer des conclusions au sujet de la surreprésentation dans ces données.

4.0 Types d’enquêtes

Le mandat de l’UES est invoqué dans tout incident où des agents sont impliqués se soldant par des blessures graves ou un décès, par une allégation d’agression sexuelle formulée contre un agent, ou lorsqu’il y a eu décharge d’une arme à feu sur une personne par un agent. L’UES a réuni les données sur le type d’enquête où les répondants du sondage étaient parties.



Dans les deux ensembles de données tant des personnes concernées que des agents impliqués :

• Les décès et blessures sous garde, les décès et blessures par arme à feu et les décharges d’arme à feu sur une personne et d’autres sortes de décès composent la majorité des réponses.
• 80 % des sondages des personnes concernées et 77 % des sondages des agents impliqués entrent dans ces catégories.

La comparaison de ces résultats avec le rapport annuel 2020-2021 de l’UES donne quelques indications de la proportion des réponses par type de cas.

Durant l’exercice 2020-2021, l’UES a enquêté sur un total de 390 cas comme suit :


L’analyse comparative des réponses au sondage par type d’enquête par rapport aux types d’enquêtes enregistrées totales de l’UES peut fournir un aperçu sur les types de cas qui sont les plus susceptibles d’invoquer une réponse au sondage.

Réponse au sondage des personnes concernées par types de cas vs les types totaux d’enquêtes de l’UES
Type	Sondage	Total UES	% de diff.
Décès sous garde	18 (18%)	34 (9%)	+100%	CD
Blessures sous garde	44 (45%)	201 (52%)	-13.5%	CI
Décès par arme à feu	5(5%)	12 (3%)	+66.7%	FD
Blessures par arme à feu	3(3%)	12 (3%)	0%	FI
Décharge d'arme à feu sur une personne	5(5%)	7 (2%)	+150%	FP
Autres décès	3(3%)	3 (<1%)	+300%	OD
Autres blessures	0	1(<1%)	0	OI
Agression sexuelle	9 (9%)	63 (16%)	-43.8%	SA
Décès causés par un véhicule	1 (1%)	8 (2%)	-50%	VD
Blessures causées par un véhicule	10 (10%)	49 (13%)	-23.1%	VI

Cette analyse nous montre que :

• Les personnes concernées pour les décès d’agents impliqués (c.-à-d. survivants de personnes décédées) sont proportionnellement plus susceptibles de participer au sondage relativement au nombre d’enquêtes sur le décès d’agents impliqués entreprises par l’UES.
• Les personnes concernées où le résultat est un décès (décès sous garde, décès par arme à feu, autres décès) ont participé au sondage plus souvent que tous les autres groupes.
• Tous les autres types d’enquêtes ont participé moins souvent au sondage relativement au nombre d’enquêtes par type menées par l’UES.

Les blessures sous garde sont à la fois la proportion la plus élevée d’enquêtes de l’UES (52 %) et de réponses au sondage par types d’enquêtes (45 %)

Dans ces données (comme comparées à la proportion de la population.) :

• Les hommes autochtones plus jeunes et plus âgés sont respectivement 13 fois moins et 16 fois plus représentés.
• Les hommes noirs plus jeunes sont 15 fois plus représentés dans ces données.
• Les hommes blancs plus jeunes sont près de deux fois plus souvent représentés.
• Les hommes blancs plus âgés apparaissent 16 fois plus souvent.
• Les femmes noires plus jeunes étaient près de trois fois aussi souvent représentées dans ces données pour les blessures en détention.
• Les femmes noires plus âgées étaient juste un peu plus que deux fois plus souvent représentées.
• Les femmes blanches, plus âgées et plus jeunes, étaient sous-représentées dans ces données quatre fois moins souvent.

Les mesures de disproportion présentées en relation au type d’enquête doivent être lues avec prudence. Alors que ces statistiques montrent une disproportion par rapport à la population de l’Ontario, la fréquence des réponses au sondage est si faible que des variations statistiques sont radicalement modifiées par de simples cas.

Par exemple, dans le type d’enquête « Décharge d’une arme à feu sur une personne », les jeunes hommes autochtones sont sous-représentés 43 fois par rapport à la population ontarienne. Cependant, ce résultat est un seul cas dans les données du sondage parmi cinq incidents totaux de décharge par arme à feu contre une personne. Cela fausse radicalement les analyses statistiques.

Les lecteurs doivent noter que ces données sont conçues à des fins comparatives approximatives uniquement. La période de collecte pour les données fondées sur la race s’est étendue d’octobre 2020 à septembre 2021, alors que le rapport annuel de l’UES couvre les cas faisant l'objet d'une enquête entre avril 2020 et mars 2021. Ainsi, les deux ensembles de données ne se recoupent pas parfaitement.

Cependant, les valeurs comparatives demeurent, puisque la proportion des types de cas faisant l'objet d'une enquête par l’UES d’une année à l’autre demeure assez homogène, ce qui signifie que ces données sont suffisamment bonnes pour déduire quel type de cas sont présents le plus souvent dans la participation à la collecte des données fondées sur la race.

À partir de là, l’équipe de l’analyse peut effectuer certaines déductions quant aux motivations des répondants à participer à la collecte des données fondées sur la race, une étape importante pour saisir ce que la disproportion en représentation raciale signifie à l’UES.

5.0 Résolution par note de service

Un secteur sur lequel le rapport s’est particulièrement penché est la note de service de résultats.

Les notes de service indiquent une clôture de la preuve avant qu’une enquête complète soit effectuée. Ceci peut se produire pour différentes raisons où l’UES juge qu’un cas ne relève pas de son mandat, que les preuves sont insuffisantes pour faire enquête, lorsqu’une plainte est retirée et ainsi de suite.

Dans le rapport annuel 2020-2021 de l'UES, 26,2 % des cas sont résolus par note de service. Dans certains dossiers clos par note de service, l’UES détermine qu’il n’y a manifestement pas matière à enquête (c.-à-d. après examen des documents médicaux, découverte que la blessure n’est pas suffisamment grave pour accompagner la plainte). Lorsque c’est le cas, l’UES ne cherche pas à collecter de données fondées sur la race puisque le plaignant ou la plaignante ne s’inscrit pas dans la définition officielle de « personne concernée » comme elle est définie par la Loi sur l’UES. Cependant si des données fondées sur la race sont collectées avant que l’on sache que le cas se terminera par une note de service, ces données sont retenues.

La note de service est une occasion où le directeur de l’UES peut exercer une certaine discrétion quant à des enquêtes qui doivent être menées sur des incidents qui relèvent du mandat de l’UES. Cela peut être également le cas, si à la suite d’une enquête initiale, il est découvert que l’UES n’a pas le mandat ou les compétences d’enquêter davantage.

Le rapport annuel 2020-2021 présente deux cas exemplaires résolus par note de service. Dans ces cas, le directeur de l’UES a invoqué sa discrétion pour clore l’enquête avant son achèvement en fonction des premières preuves examinées ou trouvées indiquant qu’il n’y avait pas matière à enquêter. Dans le premier cas, l’examen de la vidéo de la cellule a démontré que la personne concernée était seule responsable des blessures qu’elle s’était infligées et non les agents impliqués, et que par conséquent et clairement il n’y avait aucune raison de poursuivre l’enquête. Dans le second cas, après entrevue de l’officier et d’un témoin civil, il a été déterminé que les agents impliqués n’avaient pas contribué au décès de la personne à qui ces agents avaient prodigué les premiers soins.

Il y a quelques difficultés à tirer des conclusions au sujet de la prévalence du racisme systémique dans les décisions prises par note de service. Dans certains cas, une enquête aura été fermée avant de collecter des données fondées sur la race, ce qui signifie qu’il y aura un rapport sur une enquête commencée fermée par note de service, mais aucune possibilité pour l’agent impliqué ou la personne concernée de fournir des données fondées sur la race. Dans d’autres cas, fermés par note de service, les données fondées sur la race auraient été collectées avant la clôture. Il en résulte que l’ensemble de données ne reflète pas nécessairement exactement la composition raciale des cas fermés par note de service en raison des limites de la collecte des données. Cela dit, compte tenu du mandat de la Loi relativement à des mesures d’analyse des résultats, nous avons procédé avec notre analyse, en reconnaissant et en acceptant la lacune.

Le rapport a analysé si les notes de service étaient utilisées plus souvent pour clore les cas des personnes noires, autochtones ou blanches dans l’ensemble des données. Des analyses intersectionnelles ont été exécutées sur les groupes susmentionnés par rapport au résultat « Note de service ».

Seize (16) cas dans cet ensemble de données ont été résolus par note de service. L’un de ces cas ne comprenait pas de données sur l’âge et a été supprimé de l’analyse intersectionnelle – les caractéristiques d’identité sélectionnées dans ce cas étaient « Blanc » et « Femme ». Un second cas auto-identifié comme « Noir », « Blanc », « Autochtone » et « Homme ». Conformément aux directives pour l’analyse de données fondées sur la race du décret du Conseil 897/2018, cette personne a été retirée du code « Blanc », mais incluse deux fois dans les analyses intersectionnelles, une fois dans « Noir » et une fois dans « Autochtone ».

Par conséquent, les données sont incluses pour 17 cas de résolution par note de service ( n=16), un cas est supprimé pour donnée manquante sur l’âge et un cas est compté deux fois pour deux auto-identifications distinctes :

Hommes
Noir < 37,5	Noir >37,5	Autochtone <37,5	Autochtone >37,5	Blanc <37,5	Blanc >37,5
2 (13%)	0(0%)	2 (13%)	2 (13%)	3 (19%)	4 (25%)

Femmes
Noire < 37,5	Noire >37,5	Autochtone <37,5	Autochtone >37,5	Blanche <37,5	Blanche >37,5
0 (0%)	0 (0%)	0 (0%)	0 (0%)	2 (13%)	1 (6%)

Pour déterminer la disproportion des résultats en fonction d’analyses intersectionnelles, le rapport a effectué des estimations aussi exactes que possible des caractéristiques démographiques de l’Ontario. Le présent rapport a été à même de déduire des populations approximatives d’hommes et de femmes noirs et blancs en Ontario à partir de la base de données sur le statut de minorités visibles de Statistique Canada. Le rapport utilise la Série « Perspectives géographiques » du Recensement de 2016 de Statistique Canada pour estimer les populations autochtones par âge et par genre.

Hommes
	BMU	BMO	IMU	IMO	WMU	WMO
BMU	16,0256	0	0,589742	0,717948	8,205212	12,19883
BMO	0	0	0	0	0	0
IMU	1,695656	0	27,1739	1,217392	13,91321	20,68501
IMO	1,392859	0	0,821428	22,3214	11,4287	16,99125
WMU	0,121874	0	0,071874	0,087499	1,9531	1,486717
WMO	0,081975	0	0,048344	0,058854	0,672623	1,3137

Femmes
WRAO	BWU	BWO	IWU	IWO	WWU	WWO
BWU	0	0	0	0	0	0
BWO	0	0	0	0	0	0
IWU	0	0	0	0	0	0
IWO	0	0	0	0	0	0
WWU	0	0	0	0	1,3312	0,228816
WWU	0	0	0	0	4,370322	0,3046

Ces données indiquent (relativement à la proportion de la population ontarienne) :

• Les hommes noirs et autochtones sont visiblement surreprésentés dans cet ensemble de données.
• Les hommes blancs sont sous-représentés marginalement dans cet ensemble de données.
• Aucune femme noire ou autochtone n’a eu de cas résolu par note de service dans cet ensemble de données. 

Instructions données par la loi

Dans le cadre de la Norme 32 sur les données (Établir des seuils en vue de déceler les différences nota°1206bles), les Normes relatives aux données contre le racisme – Décret 897/2018 donnent les instructions suivantes :

En soi, les disproportions ou disparités raciales peuvent ne pas être une preuve concluante d’iniquités raciales systémiques.

Les méthodes d’analyse approfondie pourraient viser à cerner dans quelle mesure on peut attribuer une disproportion ou une disparité raciale, en tout ou en partie, à du racisme systémique. L’analyse à variables multiples est une méthode employée pour cerner d’autres facteurs, comme les conditions socioéconomiques, qui peuvent expliquer les différences de résultats entre les groupes.

Il convient de puiser dans d’autres sources de renseignements pour interpréter et comprendre les constatations. Les OSP devraient employer plusieurs méthodes, comme de l’information qualitative obtenue dans le cadre de groupes de discussion, d’entretiens individuels avec des clients, des employés et des experts, des évaluations de politiques et de programmes, des recensions de documents de recherche, etc.

Nous sommes d’avis qu’il s’agit là d’un engagement essentiel pour atteindre les objectifs de la Loi. Consulter (c.-à-d. interviewer) tant les personnes concernées que les agents impliqués, permettra d’améliorer l’interprétation des données fondées sur la race recueillies pour le présent rapport. La disproportion, dans ces données, est prévue. La question qui demeure est comment cette disproportion est-elle vécue par les personnes qui sont parties des enquêtes de l’UES.

Compte tenu des répercussions que les enquêtes de l’UES ont sur les personnes concernées et les agents impliqués, la méthodologie qualitative privilégiée est l’entretien individuel (plutôt que des groupes de discussion).

Pour des discussions sur l’usage de la force par la police contre des personnes racisées, voir :

• Service de police de Toronto (2022). Race & Identity Based Data Collection Strategy: Understanding Use of Force & Strip Searches in 2020.
• Commission ontarienne des droits de la personne (2020). Un impact disparate, deuxième rapport provisoire relatif à l’Enquête sur le profilage et la discrimination raciale envers les personnes noires par le Service de police de Toronto. Toronto, ON. Gouvernement de l’Ontario.

Conclusion

La collecte de données fondées sur la race de l’UES conformément à la Loi est une étape marquante dans la compréhension de la manière dont la race entre en compte dans les enquêtes menées par l’UES. C’est une occasion exceptionnelle de comprendre davantage d’éléments au sujet de la relation de l’UES avec les personnes racisées, bien que la méthodologie actuelle de collecte des données peut tout aussi bien être un commentaire sur le maintien de l’ordre en Ontario qu’un commentaire sur l’UES elle-même. L’ajout d’autres méthodes de collecte des données et d’analyse sera essentiel pour mieux comprendre comment l’UES fonctionne dans le cadre des interactions avec les personnes racisées.

On ne peut trop insister sur l’importance des organismes de surveillance de la police civile en ce moment de l’histoire.

La confiance à l’égard de l’institution des forces policières et du système de justice pénale se dégrade généralement partout en Amérique du Nord, et des parties du public demandent plus d’apport civil dans ces institutions.

L'engagement de l’UES envers des pratiques d’enquête sensibles à la race est digne de mention. Le présent rapport constitue une première étape importante en vue de comprendre la manière dont l’UES fonctionne au nom des personnes racisées qui sont de manière disproportionnée l’objet d’incidents d’utilisation de la force de la part des services policiers et au nom des femmes qui de manière disproportionnée sont des plaignantes en matière d’allégation d’agression sexuelle de la part d’officiers de police.

Cependant, il demeure encore beaucoup à faire. Le présent rapport reconnaît les réalisations effectuées en matière de collecte et de commencement d’analyse des données fondées sur la race et vise à développer davantage cette compréhension lors des années à venir.

Remerciements

Nous remercions nos confrères chercheurs Dre Carmen Nave, Dr Jason Turowetz et Dr Waverly Duck, et notre assistante de recherche, Hannah Feldbloom, pour leur aide dans la préparation des aspects du présent rapport. Nous sommes également reconnaissants à l’égard du Dr Scott Blandford pour son assistance. Conception visuelle du rapport par S. Reibling.

Le présent rapport s’appuie sur la recherche appuyée par le Conseil de recherches en sciences humaines.