Hé-coutez bien! Saison 2, épisode 1 - Créés égaux

Date de diffusion : le 16 mars 2022

Nº de catalogue : 45-20-0003
ISSN: 2816-2269

Hé-coutez bien balados

Le Canada est une société plurielle, ayant un patrimoine culturel d'une grande richesse. Les divers peuples issus des quatre coins du monde ont fait du Canada une terre d'accueil. Néanmoins, même dans une société aussi plurielle que la nôtre, il peut être difficile d'éliminer toutes les formes de discrimination. Dans cet épisode, nous avons voulu porter un regard critique sur la manière dont les préjugés qui nourrissent le racisme systémique peuvent avoir un effet même sur les éléments les plus neutres : nos données. Les données ont la réputation de refléter la réalité de la manière la plus factuelle possible, mais est-ce toujours le cas? Nous nous sommes aussi questionnés sur le rôle que peuvent jouer les données dans la lutte pour une société canadienne plus équitable.

Animatrice

Mélanie Charron

Invités

  • Sarah Messou-Ghelazzi, Agente de communication, Statistique Canada
  • Filsan Hujaleh, Analyste au Centre d'analyse des données sociales et d'innovation à Statistique Canada
  • Jeff Latimer, directeur général, responsable de la Santé, Justice, Diversité et Population à Statistique Canada
  • Pauline Tuitoek, directrice ajointe au Centre des statistiques sur le genre, la diversité et l'inclusion à Statistique Canada

Écoutez

Hé-coutez bien! Saison 2 épisode 1 - Créés égaux - Transcription

Sarah : J'ai une expérience personnelle avec le racisme systémique effectivement c'est vrai que jusqu'à ce qu'il y ait toutes ces manifestations toute cette ébullition autour du racisme systémique c'est vrai que jusqu'à présent je m'étais considérée comme étant relativement privilégiée dans le sens où même si j'ai peut-être vécu des micro-agressions c'est généralement des choses qui peuvent glisser plus ou moins en fonction du caractère de la personne.

Mélanie : Vous êtes à l'écoute d'Hé-coutez bien, un balado de Statistique Canada où nous faisons la connaissance des personnes derrière les données et découvrons les histoires qu'elles révèlent. Je suis votre animatrice Mélanie. Le sujet d'aujourd'hui a été suggéré par notre collègue, Sarah.

Sarah Messou Ghelazzi : Bonjour, mon nom est Sarah Messou Ghelazzi, je travaille en communication pour Statistique Canada.

Mélanie : Bonjour Sarah, merci d'être avec nous. Qu'est-ce qui t'a incité à proposer un balado au sujet du racisme systémique?

Sarah Messou Ghelazzi : L'idée du balado sur le racisme systémique m'est venue au cours de l'année passée lorsque j'ai observé tout ce qui s'est passé un peu partout dans le monde finalement. Que ce soit les révoltes, la manifestation qu'il y a eu un peu partout aux quatre coins du Canada, que ce soit à Montréal et surtout celle à Ottawa à laquelle j'ai participée où notre premier ministre a fait un geste justement de reconnaissance que le racisme systémique existait. Et surtout qu'il était prêt à s'engager dans la lutte contre le racisme systémique ici au Canada.

Mélanie : Qu'espères-tu que les auditeurs retiennent de notre entretien?

Sarah Messou Ghelazzi : Déjà je tiens à saluer le fait que on en parle...! Ce que j'ai apprécié au cours des deux dernières années, c'est que on est passé du racisme systémique est un mythe au racisme systémique existe...vraiment et il faut faire quelque chose. Donc déjà ça c'est bien! Je pense que quand on connaît les histoires des gens ça les humanise. On dépasse la couleur, la culture qui est différente et on rentre dans la richesse de l'être humain. Et c'est ce que j'aimerais que chaque auditeur retienne.

Mélanie : Merci Sarah. Écoutons maintenant nos collègues Filsan, Jeff, et Pauline nous expliquer comment ce thème se décline dans leurs projets.

Filsan Hujaleh : Je m'appelle Filsan Hujaleh et je suis analyste au Centre d'analyse des données sociales et d'innovation à Statistique Canada. Je fais de la recherche qui porte sur les groupes racialisés. Plus spécifiquement c'est de la recherche qui est plus semblable à de la recherche sur l'immigration ethnoculturelle.

Je fais de la recherche liée aux groupes racialisés. Plus spécifiquement chez les divers groupes dont ceux dont les identités se croisent. Il s'agit donc d'examiner des groupes de population différents, mais on examine les questions liées à l'inclusion et à l'exclusion liées à la racialisation, et les différentes expériences qui en découlent.

Mélanie : Pourriez-vous nous aider à comprendre ce qu'est le racisme systémique?

Filsan Hujaleh : Donc la Commission ontarienne des droits de la personne définit la discrimination systémique comme des comportements, des politiques ou des pratiques qui font partie des structures d'une organisation et qui créent ou perpétuent des désavantages pour les personnes racialisées.

Prenons l' exemple des jeunes Noirs qui naviguent dans différents systèmes qui sont interconnectés; donc, si vous regardez par exemple le système d'éducation. Ont-ils le soutien nécessaire à leur disposition en dehors de ce système et ce système en question peut-il répondre à leur besoins? Ou encore, est-ce qu'ils se sentent représentés dans le curriculum? Est-ce qu'ils sont plus surveillés? Vous savez, dans les écoles? Est-ce qu'il y a des comportements sous-entendus, suggérant subtilement d'agir ou de s'habiller d'une certaine façon selon une certaine «norme», et qu'ils ne correspondent pas à cette norme ou encore y a-t-il la suggestion d'autres pratiques d'exclusion qui se produisent dans l'école? C'est une façon de voir les choses, et si vous regardez en dehors de ça, s'ils marchent dans la rue ou s'ils sont Noirs, sont-ils plus susceptibles d'être surveillé et d'être contrôlé, et ils ne sont pas autorisés à circuler librement dans la société parce qu'un agent de police vient leur poser des questions. Ou bien sont-ils plus susceptibles d'être arrêtés quand ils conduisent une voiture ? C'est une autre façon de ne pas pouvoir se déplacer librement dans les espaces publics. Et puis tout ça ça contribue à ce qu'ils aient plus de contact avec le système de justice par exemple.

Si on se tourne vers les hôpitaux et ailleurs, y a-t-il d'autres préoccupations qui peuvent être prises au sérieux? Vont-ils recevoir les soins dont ils ont besoin selon une norme acceptable. Donc, comme vous pouvez le voir, ça touche plusieurs domaines . Que ce soit la loi ou la santé ou le système d'éducation Ce sont ces comportements que vous noterez comme étant des obstacles pouvant les limiter à évoluer librement pour atteindre leur plein potentiel.

Si vous voulez en apprendre davantage à ce sujet et sur la complexité de la collecte de données sur les groupes racialisés et leurs expériences, Pauline et Jeff sont d'excellentes personnes avec qui discuter.

Jeff Latimer : Je suis Jeff Latimer, directeur général, responsable de la Santé, Justice, Diversité et Population à Statistique Canada.

Mélanie : Quel serait l'un des projets sur lequel vous participez présentement en lien avec le thème que nous abordons?

Jeff Latimer : Le plan d'action en matière de données désagrégées est un projet clé que le gouvernement fédéral a financé en 2021. Dans le cadre du budget de 2021, Statistique Canada a reçu l'investissement le plus important depuis 30 ans pour essayer d'aborder certains des enjeux systémiques relatifs aux écarts en matière de racisme et de genre au sein de la société. Il s'agit d'un projet essentiel qui va nous permettre de collaborer avec tous nos partenaires dans l'ensemble du pays pour mieux recueillir des données permettant la désagrégation, afin de fournir des informations sur les inégalités que nous ne pouvons pas découvrir sans ces données désagrégées. C'est une tâche relativement difficile. Cette initiative est donc vraiment importante. Nous passons beaucoup de temps et d'énergie à en discuter à l'échelle du pays, des provinces, des territoires, et avec nos partenaires, la population canadienne, les groupes autochtones, les groupes racisés. Nous essayons d'employer ce temps à réellement comprendre comment nous devrions recueillir ces données, comment nous devrions les désagréger, comment nous devrions en faire état. C'est vraiment une initiative équitable et respectueuse. Je pense que ce projet est une pierre angulaire de la façon dont Statistique Canada change sa culture. Il ne s'agit pas d'un projet relatif à un domaine spécialisé unique, comme le travail, la justice ou la santé. C'est un changement fondamental dans la manière dont Statistique Canada approche les données. Je pense qu'il est donc réellement important de souligner ce projet.

Mélanie : Jeff vient de nous présenter un projet qui évoluera sur la base de collectes et d'utilisation de données désagrégées. Vous vous posez peut-être la question pourquoi ces données seront-elles privilégiées. Nous devons savoir que des données agrégées sont en fait des résumés ou des rapports de données à grande échelle. Quant aux données désagrégées, ce sont des données qui ont été divisées en différentes catégories, comme la région, le genre et l'ethnicité. Des données désagrégées peuvent faire ressortir des inégalités entre différents groupes de population. Ces inégalités auraient pu ne pas être révélées par des données agrégées.

Mélanie : Bonjour Pauline, tu peux te présenter pour les auditeurs stp ?

Pauline Tuitoek : Mon nom c'est Pauline, je suis la directrice adjointe au centre des statistiques sur le genre, la diversité et l'inclusion à Statistique Canada.

Mélanie : Il y a des gens qui croient que les chiffres ne mentent pas et j'aimerais savoir selon toi, pourquoi les gens croient que les données sont neutres et objectives? Puis quels sont certains problèmes qui accompagnent cette manière de penser?

Pauline Tuitoek : je crois que dans les données des fois, il y a un élément de biais, mais ça dépend aussi de la façon dont l'information ou les données ont été recueillies. Par exemple, à Statistique Canada, il y a 2 façons dont on recueille les données : on pourra voir les données administratives ou bien on va mener des enquêtes. En utilisant par exemple des données administratives. Le biais à l'étape de collecte de données entraîne le biais de l'analyse.

Si tu regardes les données sur la criminalité, Statistique Canada, ça fait des années qu'on recueille ces données, en utilisant les systèmes administratifs mais l'enjeu, c'est tous les crimes ne sont pas signalés à la police au Canada. Donc si je suis un décideur par exemple, qui utilise ces données et j'essaie de faire ou d'établir les liens entre la consommation des drogues et les crimes violents par exemple . Si j'utilise ces données exclusivement, ça se peut que y aura certains éléments de biais. on doit aussi considérer la stigmatisation parce que si pendant des années la conclusion était, il y a un lien entre la consommation des drogues et les crimes violents dans certains groupes de population e l'information que je vois que j'entends toujours il y a aussi ce risque-là de stigmatisation. on doit y penser. Ah l'autre façon dont on recueille des données, c'est en mélangeant des enquêtes. la chose avec ce type de collecte de données, c'est l'importance de d'assurer que l'échantillon est représentatif, on ne peut pas mesurer quelque chose qu'on ne sait pas. Donc si les réponses viennent d'une partie de la population, on peut complètement manquer la perspective ou la réalité de de de l'autre partie de la population. Donc on peut avoir un élément de biais si l'échantillon n'est pas représentatif de la population au Canada.

Mélanie : Alors la prochaine question concerne l'utilisation de l'expression minorités visibles. Bon, on l'entend souvent dans un contexte gouvernemental. C'est d'usages répandu, mais pourquoi est-ce qu'on utilise ces termes-là?

Pauline Tuitoek : Oui, ça c'est une très bonne question euh cette terminologie minorités visible en fait ça fait partie de la Loi d'enquête en matière d'emploi. Donc c'est vraiment dans la Loi, mais je suis d'accord que présentement il y a beaucoup de questions. Et pourquoi pour essayer de comprendre la raison pour laquelle on utilise cette terminologie. Il y a beaucoup de propositions pour remplacer cette terminologie. Mais au Canada, présentement, on n'a pas eu un consensus en terme de : Est-ce que on va laisser à côté la terminologie minorités visible? Ce que je sais présentement c'est que le Conseil du Trésor, même avec Statistique Canada sont en train de discuter pour voir quelle terminologie on devrait utiliser étant donné notre environnement présentement.

Mélanie : Quels sont les renseignements qui ont été recueillis en lien avec l'ethnicité des Canadiens lors du recensement de 2021?

Jeff Latimer : La première chose qu'il faut noter, c'est que le recensement vise tous les ménages du Canada, mais que nous posons uniquement les questions relatives à la race et à l'ethnicité à un ménage sur quatre. Nous le faisons afin de pouvoir fournir des estimations exactes de la diversité au sein de la population. Nous demandons aux personnes d'indiquer avec quelles races et ethnicités elles s'identifient, à quel groupe elles estiment appartenir et nous leur proposons une série de dix catégories. Nous n'utilisons pas nécessairement le terme « race », car, pour beaucoup de gens, il s'agit d'un concept social; nous demandons donc aux personnes de choisir le terme qui, selon elles, les décrit le mieux. Nous posons également d'autres questions au-delà des simples groupes de population pour explorer l'ethnicité comme le lieu de naissance, le statut d'immigration et plusieurs autres variables. Nous pouvons combiner les réponses afin de brosser un meilleur portrait du pays dans son ensemble. Si on y réfléchit bien, disposer de ces données sur la race et l'ethnicité dans le cadre du recensement est vraiment essentiel. Nous voulons que nos institutions, les politiques et les programmes reflètent la population ou en soient le miroir. Sans comprendre la composition ou la diversité de la population, il serait vraiment difficile d'étudier ces enjeux.

Mélanie : Pourquoi est-il important d'avoir des données de grande qualité dans le contexte afin de s'assurer d'éviter les dangers de biais statistiques?

Jeff Latimer : C'est une excellente question. Je pense en effet que c'est parce qu'il y a beaucoup de données. Comme vous le savez, leurs données et toutes les données ne sont pas créées égales. Je pense qu'il est essentiel de comprendre les différentes expériences et les situations distinctes de toute la population canadienne et de toutes les personnes au Canada. Quand on y pense, le racisme est un concept très difficile à mesurer, mais nous pouvons mesurer les expériences et les situations. Laissez-moi vous donner un exemple. Je vais choisir quelque chose de relativement simple. Si nous souhaitons examiner les personnes surqualifiées au Canada; c'est une idée très simple. En général, si une personne possède un grade universitaire, mais occupe un emploi ne nécessitant que des études secondaires, nous considérons qu'elle est surqualifiée. Lorsque nous observons cette variable, nous remarquons qu'environ 14 % de la population canadienne serait considérée comme étant surqualifiée. Lorsque nous explorons le sujet plus en détail et commençons à désagréger ces statistiques, par exemple, au sujet des immigrants au Canada; ce chiffre passe de 14 % à 22 %. Si nous examinons de plus près la catégorie des immigrants et les immigrants racisés, ce chiffre passe à 26 %; on peut alors commencer à voir la situation. Il peut donc exister un enjeu de racisme systémique et les données deviennent vraiment essentielles pour pouvoir répondre à cette question. Vous pourriez même aller plus loin parmi les immigrants racisés et explorer l'une des dix catégories de la population et constater que 69 % des immigrants philippins au Canada sont surqualifiés. En revanche, si ces données ne sont pas fiables et ne sont pas bien construites en étant dépourvues de biais, ces chiffres ne seront alors pas significatifs; il est donc vraiment important que les données recueillies reflètent les situations et les expériences de l'ensemble de la population canadienne.

Mélanie : Et notre collègue Filsan maintenant.

Filsan Hujaleh : Je pense que… vous savez deux choses très importantes dont vous entendrez souvent parler sont: la responsabilisation et la transparence. Parce que dans plusieurs cas d'expériences de racisme systémique. C'est quelque chose de très secret, n'est-ce pas? C'est caché, ce n'est pas quelque chose qu'on voit. Il est intégré dans les institutions, et je pense donc que les données rendent le racisme systémique visible.

Il y a beaucoup de ces choses qui sont cachées, ou de ces comportements, ces attitudes, systèmes, procédures qui nuisent aux différents groupes racialisés et rendent le racisme systémique transparent, n'est-ce pas? Ça fait en sorte que ça fournit beaucoup d'éléments de recherche qui existent sur le racisme systémique.

Et évidemment il est tout simplement très compliqué d'étudier l'identité dans le contexte du racisme systémique. C'est quelque chose de très complexe et, par conséquent, vous avez beaucoup de données qui existent. Et quelles statistiques officielles, ou quelles statistiques peuvent vous montrer la prévalence d'un problème? Il y a davantage de données qui sont recueillies et les lacunes en matière de données sont comblées. Par conséquent, ce que vous avez en fait, c'est une responsabilisation, non?

Une fois que vous avez la preuve dans les données… les gens peuvent les utiliser et ils le font. Vous devez faire quelque chose à ce sujet. Les gens peuvent dire, vous savez, voici des données qui prouvent que cela existe, ou il y a des preuves que le racisme systémique existe, sa prévalence, et par conséquent, nous voulons que quelque chose se passe, ou que le gouvernement agisse, ou qu'une politique soit mise en œuvre. Donc, je pense que ce sont deux attributs à y associer. Ça aide un peu plus les choses, non? Oui, donc la responsabilisation et la transparence.

Mélanie : Et puis à l'avenir, qu'est-ce que nous pourrions faire pour dresser un portrait encore plus nuancé de la diversité au Canada?

Filsan Hujaleh : Je pense que ce que nous commençons à comprendre, c'est qu'il est très important d'avoir divers groupes de personnes qui travaillent dans le domaine des données. Nous voulons explorer le type de questions et les différents points de vue. Cela dépend vraiment de la présence d'un groupe diversifié de personnes autour de la table qui font la recherche, la collecte de données et le processus de détermination du contenu.

Il s'agit de postes décisionnels qui permettent de proposer des points de vue différents et de combler les lacunes en matière de données. C'est donc très important de simplement aborder la question comme si c'était une façon de faire. Je pense que c'est reconnu comme un moyen de combler un manque de données pour avoir une main-d'œuvre diversifiée.

À partir de là, c'est vraiment subjectif, et nous devons nous rendre compte qu'il s'agit d'une façon de tenir compte des préjugés de chacun, de reconnaître qu'il y a un élément subjectif dans la recherche, la collecte de données, etc. Parce que nous sommes tous façonnés par nos expériences. Notre éducation, etc. Par conséquent, si vous avez un groupe diversifié de personnes autour de la table, vous ferez certainement, cet effort. L'effort de combler différentes lacunes dans les données parce que vos perspectives sont différentes et je pense que c'est une chose qui est de plus en plus reconnue.

Jeff Latimer : Lorsque nous parlons de race, j'aime à penser qu'il s'agit d'un concept social. À cet égard, disposons-nous des concepts sociaux pertinents? Sommes-nous certains que nos variables ou nos questions sont fiables et adaptées pour fournir des renseignements substitut sur la race? Elles peuvent ne pas l'être. Nous ne demandons pas aux gens de fournir leur ADN ou leur identité biologique. Nous leur demandons d'indiquer la façon dont ils se définissent au sein de la société et peut-être que ces définitions doivent changer au fil du temps et c'est ce que nous faisons à StatCan. Nous disposons de dix groupes pour l'instant qui, pensons-nous, couvrent généralement la société, mais nous devons toujours les réviser régulièrement. Nous étudions toujours nos normes ou normes de données, afin de veiller à ce qu'elles reflètent la société dans son ensemble. Nous les mettons donc à jour et prenons le temps de le faire en communiquant avec la population canadienne. Nous organisons un grand nombre d'activités de mobilisation et de consultations pour savoir si ces catégories vous représentent réellement. Nous mettons les questions à l'essai. En cas de changements, nous devons suivre un processus très précis, mais l'aspect important ici est que nous voulons nous assurer de représenter constamment la société et c'est pour cela que c'est essentiel.

Mélanie : Si on veut en apprendre davantage qu'est-ce que nos auditeurs pourraient consulter?

Pauline Tuitoek : On pourrait toujours consulter notre site web, le site web de statistique Canada.

Ah, il y a beaucoup de ressources, il y a beaucoup d'informations, mais on a aussi un portail spécifique pour le travaux dont on fait mon équipe et moi dans le centre de statistiques sur le genre de la diversité et l'inclusion.

Mélanie : Vous étiez à l'écoute d'Hé-Coutez bien! Merci à nos invités : Sarah, Filsan, Jeff et Pauline ainsi qu'à toute l'équipe. Vous pouvez vous abonner à cette émission là où vous obtenez vos balados. Vous pourrez également trouver la version anglophone appelée Eh Sayers. Vous avez aimé cet épisode? Évaluez-nous et faites-nous part de vos commentaires. On se retrouve lors d'un prochain épisode. À bientôt!

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