Rapport sur les moyens de mesurer le profilage racial dans les pratiques policières
Dans ce contexte et sous l’impulsion du Bureau de l’intégration et de la citoyenneté (BIC), le MIPP et la police cantonale genevoise ont mandaté Monsieur Massimiliano Mulone de l’Université de Montréal et Monsieur Victor Armony de l’Université du Québec à Montréal afin de dresser un panorama des différentes méthodes et données utilisées par les chercheurs et les pouvoirs publics pour faire un suivi en matière de discrimination raciale dans les pratiques policières. Pour ce faire, leur rapport sur les moyens de mesurer le profilage racial dans les pratiques policières combine une revue des méthodes scientifiques existantes et une analyse des données de la police cantonale de Genève. Rendus en avril 2025, les résultats de cette recherche ne sont pas publics et ont pour but d’orienter le travail de la police cantonale genevoise et celui du MIPP. Nous en résumons ici les grandes lignes que nous mettons en lien avec les observations du MIPP.
Quelles pratiques observer pour identifier le profilage ?
Le profilage peut être détecté en fonction de la quantité d’interventions qui serait plus importante sur un groupe mais aussi à sa qualité qui renvoie à la proportionnalité. Il s’agit, par exemple, de l’utilisation plus fréquente de la force avec une certaine catégorie de la population pour une infraction similaire.
Les chercheurs relèvent deux pratiques, le contrôle d’identité (stop search en anglais) et l’interception routière, qui sont plus particulièrement étudiées parce qu’elles génèrent un grand volume ce qui est méthodologiquement intéressant mais aussi parce que ce n’est pas une infraction qui motive le contrôle, mais l’obtention de renseignements. Dans ces pratiques, le pouvoir discrétionnaire du membre de la police et donc les risques de biais sont plus importants que dans les cas où il y a réaction à une infraction.
Si on regarde sous cet angle les données 2025 du MIPP, les doléances ont été faites dans 4 cas à la suite d’un contrôle d’identité dans la rue. Sur ces 4 personnes contrôlées, toutes ont dit s’être senties discriminées, dont 3 à cause de leur origine basée sur leur apparence physique. 15 doléances ont été faites suite à un contrôle routier à la base duquel il y avait dans la plupart des cas une infraction. Sur ces 15 cas, deux personnes seulement ont dit s’être senties discriminées à cause de leur origine. Il faut rappeler ici que dans toutes analyses basées sur les témoignages, il s’agit de perception qui ne peut pas être considérée comme une preuve de discrimination. A l’inverse certaines personnes peuvent ne pas mentionner s’être senties discriminées alors que l’intervention pourrait être considérée comme discriminante.
Enfin, plus de la moitié des personnes qui ont dit s’être senties discriminées en raison de leur origine se sont plaintes à la suite d’une intervention autre qu’un contrôle d’identité ou routier. Dans 2 cas, il s’agissait de personnes qui sont allées au contact de la police pour les filmer ; il y a également eu 3 auditions ou accueil du public dans un poste, 1 intervention pour un conflit et une non-intervention à la suite d’un appel à la centrale d'engagement, de coordination et d'alarme (CECAL).
Quelles données utiliser pour mesurer le profilage ?
Les chercheurs divisent la littérature scientifique sur les discriminations raciales et la police en deux catégories : la recherche issue des données internes à la police (les recherches menées avec la police) et celle issue des données externes (recherches menées sans la police).
Les données externes issues de l’expérience de la population, soit par des questionnaires ou des entrevues, sont souvent critiquées à cause du risque de biais et de subjectivité des personnes répondantes. Le questionnaire demeure néanmoins un outil fiable pour autant qu’il y ait un nombre important de personnes interrogées. De plus, cette approche rend compte de l’impact des interventions de police. En tant que service public, la police doit se préoccuper de l’avis de la population. Une autre méthode externe est l’observation à distance de la police. A partir d’un nombre suffisant d’observations dans un nombre suffisant de contextes différents, cette méthode permet de contourner l’écueil associé aux perceptions citoyennes en se concentrant sur l’activité de la police. Elle prend néanmoins beaucoup de temps et n’est pas facile à mettre en place.
Les études qui se penchent sur les données internes à la police sont plus rares notamment à cause des réticences de l’institution à partager ses données. Trois types de données sont habituellement utilisées lorsque des chercheurs travaillent en collaboration avec les forces de l’ordre : les bases de données, les entrevues avec des membres de la police et les observations. Les activités policières qui laissent des traces dans les différents systèmes informatiques exploités par la police constituent une base de données permettant une analyse quantitative solide, nuancée et précise. Les entretiens avec les membres de la police sont en général faits en complément d’une analyse statistique. L’approche ethnographique qui consiste à observer les membres de la police sur le terrain permet une connaissance fine des pratiques policières mais ne permet pas de quantifier précisément le problème.
La deuxième partie du rapport s’intéresse aux bases de données policières et aux informations actuellement recueillies par la police cantonale de Genève en vue de déterminer, d’une part, ce qui peut d’ores et déjà être exploité pour mesurer les discriminations raciales et, d’autre part, identifier des pistes d’amélioration concrètes pour rendre cette mesure plus précise.
Les limitations de l’étude des données policières
Les auteurs du rapport rappellent néanmoins les limites inhérentes à toute tentative de mesurer les discriminations raciales qui s’appuie sur les seules données policières.
Les données sont pensées pour l’opérationnel et ne sont pas uniformisée de manière à pouvoir mesurer la discrimination.
Par exemple, dans les données genevoises, la catégorie « contrôles » ne distingue pas les contrôles d’initiative des autres.
Le « Chiffre noir », soit la proportion du total d’interventions policières qui ne sont pas enregistrées et sur lesquelles on ne possède aucune information.
Ce chiffre est probablement minime à Genève du fait de l’obligation de tout consigner dans le journal des événements.
Le MIPP évalue à environ 3 ou 4 par année les situations où il n’y a aucune trace de l’intervention qui lui a été dénoncée. En 2025, par exemple, un étudiant d’origine africaine a dénoncé un contrôle d’identité effectué alors qu’il marchait dans la rue. Lorsqu’il a questionné les membres de la police sur leurs motivations, un des membres de la police lui aurait répondu : « Si je veux je te mets à poil ! ».
Malgré nos différentes recherches auprès de la police cantonale et municipale, cette intervention et les membres de la police concernés n’ont pas pu être retrouvés.
Afin de mesurer les tendances qui peuvent révéler la présence de discriminations raciales dans les interventions policières, il faut établir des statistiques pour les différents groupes pour pouvoir les comparer. Il faut donc créer des catégories « raciales ».
Lors des discussions pour la mise en place de ce mandat de recherche sur les mesures du profilage, la question d’établir des catégories en fonction de « l’identité perçue » ou du « type » s’est avérée très vite sensible et polémique. En effet, ce qui se révèle assez naturel dans les pays anglo-saxons comme les USA, le Canada ou le Royaume Uni, pose des problèmes éthiques dans les pays européens comme la Suisse. On oppose classiquement un modèle universaliste européen à un modèle multiculturaliste ou différentialiste anglo-saxon, le premier reposant sur l’indifférenciation des citoyens, le second sur la reconnaissance statistique et politique des groupes.
Dans les pays anglo-saxons, la collecte de données ethniques est largement acceptée, voire considérée comme nécessaire. Cette logique selon laquelle on ne peut pas corriger ce qu’on ne mesure pas est notamment un héritage de la lutte pour les droits civiques (ex: ségrégation, colonisation). Ici, l’ethnicité est vue comme un outil statistique, pas forcément comme une identité figée. Le modèle anglo-saxon permet donc de mesurer précisément les discriminations et facilite des politiques publiques ciblées. Il y a cependant un risque d’essentialiser les identités et de renforcer les catégories sociales.
Pour les pays européens, la logique est presque inversée : classer les gens par race peut être dangereux. Cette méfiance est héritée de la Seconde Guerre mondiale, des fichages ethniques et des persécutions qui y sont liées.
Une des conséquences du modèle européen est qu’il y a peu ou pas de statistiques ethniques et que les discriminations sont plus difficiles à prouver. Cela peut invisibiliser certaines inégalités. Cependant, l’État évite de “figer” les identités dans des catégories.
Le même problème se pose aussi au niveau des statistiques de référence – des benchmarks – par rapport auxquelles on pourrait affirmer qu’une disparité observée constitue une évidence de discrimination.
En Suisse la population de référence ne prend en compte que les résidents, voire les frontaliers, mais pas les personnes sans statut légal.
Méthodes de calcul
Les chercheurs proposent une méthode permettant de calculer les discriminations raciales dans les pratiques policières. Pour ce faire, il faut être en mesure d’établir des disproportions et d’en attribuer la responsabilité à la police.
La méthode de calcul la plus utilisée par les chercheurs consiste à identifier les disproportions en comparant la proportion d’un groupe dans la population générale (données démographiques officielles) et sa proportion dans les interventions policières.
Dans une étude précédentes les deux auteurs du rapport ont créé un indicateur de disparités de chances d’interpellation (IDCI) qui correspond au risque d’être contrôlé selon le groupe par rapport à la population générale. Pour cela, ils comparent le nombre de contrôles effectués auprès d’un groupe au poids du groupe dans la population locale.
Cependant, une surreprésentation n’est pas suffisante pour établir une discrimination. La disparité pourrait être causée par des facteurs externes à l’action policière, comme des inégalités socio-économiques, celles-ci pouvant générer plus de criminalité. Les dénonciations citoyennes sont aussi un facteur, tout comme le fait, souvent invoqué, qu’un certain groupe s’adonne plus à certain type de criminalité ou produit un plus gros volume d’infractions.
Pour contourner cet écueil, les chercheurs ont produit un indice de sur interpellation en regard des infractions (ISRI) qui correspond au risque d’être contrôlé par rapport à la population qui a commis une infraction. Pour cela, ils comparent le nombre de contrôles effectués auprès d’un groupe à la population qui a commis une infraction. Cependant, les chercheurs relèvent là aussi des précautions dans l’analyse, car plus je suis suspecté, plus je suis surveillé, plus j’ai de risques d’être arrêté.
Concernant les données disponibles en Suisse et plus particulièrement à Genève, les chercheurs proposent d’utiliser des proxys liés à l’origine en prenant la nationalité et le lieu de naissance.
Par exemple, mesurer l’écart entre le nombre de personnes contrôlée et celles qui sont finalement prévenues pour une population donnée en fonction du lieu de naissance.
A savoir qu’il peut s’avérer problématique d’inférer l’ethnicité à partir du lieu de naissance ou de la nationalité.
L’unicité des données qualitatives du MIPP et leurs plus-values
Les auteurs concluent : « Il n’y a pas de mesures parfaites du profilage. (…) Ceci s’explique peut-être en partie par la complexité de l’objet d’étude, ainsi que par la qualité des données disponibles ».
Ils recommandent dès lors de diversifier les mesures au maximum afin de consolider les analyses. Ils proposent de privilégier l’analyse des pratiques policières proactives à haut volume et de compléter ces données avec d’autres sources externes, comme les sondages auprès de la population, tels que les diagnostics locaux de sécurité (DLS) qui sont faits tous les 3 ans auprès de la population genevoise.
Ils préconisent d’envisager la collecte de données qualitatives du vécu de la population et de sa perception des pratiques policières pour contextualiser l’interprétation des données quantitatives. Les situations répertoriées par le MIPP constituent une ressource qualitative intéressante et unique en ce qu’elles permettent de mettre en regard la perspective de la personne et celle de la police pour une même situation.
Par exemple, le MIPP a été saisi par une personne qui a été contrôlée alors qu’elle était assise sur un banc. Bien que l’interaction se soit bien déroulée, cette personne estime qu’il s’agit d’un contrôle arbitraire, car il n’y avait rien dans son comportement qui indiquait une activité suspecte. Lors des différents échanges avec le MIPP à ce sujet, la police explique que ces contrôles sont effectués à la suite de nombreuses plaintes des riverains dans le cadre d’une opération de sécurité publique qui a déjà donné lieu à des milliers de contrôles. Elle ajoute que d’être seul et ne rien faire dans un lieu donné peut être un comportement suspect. Les policiers intervenus ont fait référence lors de la rencontre à l’âge et au sexe des personnes contrôlées.
Ce cas met bien en évidence les tensions entre objectifs opérationnels de la police qui intervient dans un contexte où il y a une forte demande sécuritaire de la population et le vécu de la personne qui se sent stigmatisée pour ce qu’elle est.
Il permet également de soulever des questions précises et concrètes. Bien que les probabilités statistiques montrent que cette personne correspond aux groupes pouvant poser des problèmes dans ce quartier et que cette technique se montre souvent efficace au niveau opérationnel, est-elle discriminatoire ou pas ? Existe-t-il des conditions qui permettrait d’intégrer dans les paramètres opérationnels de la police les conséquences psychosociales des contrôles au faciès qui ont été démontrées par plusieurs études ?[1]
Le tabou des catégories « raciales »
Une des grandes questions qui émane de la réflexion sur les moyens de mesurer le profilage ethnique depuis les bases de données de la police est : peut-on le faire sans créer des catégories « raciales » et ceci alors même que l’on demande à la police d’arrêter d’utiliser des termes stéréotypiques et déshumanisants ?
Il s’agit alors peut-être de démystifier le fait de faire référence à des traits physiques qui pourraient renvoyer à une origine et de définir ce qui est acceptable ou pas lorsqu’on crée des groupes sur la base des apparences, non seulement en fonction des objectifs recherchés mais aussi des conséquences.
Un exemple intéressant est la polémique apparue après l’annonce de la police fédérale (fedpol) début septembre 2025 de la suspension de l'utilisation de la couleur de peau comme critère dans le RIPOL[2]au motif que le critère était très peu utilisé (moins de 1 % des signalements de personnes) et jugé peu précis par les services de police. De plus, plusieurs médias ont rapporté qu’une plainte ou le signalement d’une autorité étrangère avait accéléré la réflexion[3].
Sous la pression des polices cantonales et du monde politique, qui estimaient que le maintien de ce critère était essentiel pour l’identification rapide des suspects lors de recherches urgentes, la fedpol est revenue en arrière deux mois plus tard tout en faisant un compromis permettant d'allier la précision du signalement et le respect des normes anti-discrimination.
Ainsi la catégorie « couleur de peau » du RIPOL donne maintenant le choix sur des nuances (très claire, claire, moyenne, foncée ou très foncée) et renonce à des désignations de couleurs stéréotypiques telles que « jaune » et « rouge ». Le fichier contient toujours une catégorie « type », qui prend en compte neuf options, qui seront elles aussi adaptées aux besoins opérationnels actuels et correspondront notamment aux régions suivantes : Europe du Nord, Afrique du Nord, Asie et Amérique du Sud[4].
Ces données sont soumises à des règles de protection strictes et ne peuvent pas être utilisées à des fins de statistiques discriminatoire. De plus, dès que l'auteur d'une infraction est formellement identifié, son signalement doit être révoqué.
S’il est pertinent d’utiliser des critères sur l’apparence physique dans certaines opérations de police, cela peut devenir plus délicat lorsqu’il s’agit d’associer des groupes de personnes constitués sur la base de critères physiques à des infractions.
Conclusion
En résumé, il existe plusieurs méthodes pour mesurer le profilage racial. Au niveau des études quantitative il existe, particulièrement en contexte suisse et européen, un frein culturel et éthique important quant à la création de données basées sur l’origine « ethnique ».
Aucune approche ne permet de rendre parfaitement compte d’un profilage racial. C’est donc la complémentarité des méthodes, combinant données statistiques, témoignages directs et observations, qui constitue la voie la plus fiable pour comprendre ce phénomène complexe.
En répertoriant des situations concrètes et en documentant les points de vue tant de la police que de la population pour une même intervention il fournit une ressource qualitative unique qui contextualise et valide les analyses quantitatives.
[1] Par exemple au niveau Suisse : Naguib, T., & King, S. (2018). Le profilage racial comme discrimination systémique : fondements juridiques et empiriques d’une problématique actuelle en Suisse. Racial Profiling, 45-68
[2] Le RIPOL (Système de recherches informatisées de police) est la banque de données nationale suisse, gérée par fedpol, permettant aux polices cantonales et fédérales de rechercher des personnes (disparues, recherchées) et des objets volés.
[3] Dont SCHAFFNER J. article du 9.09.2025 « Police : Couleur de peau supprimée du système de recherche suisse » - Blick
[4] Communiqué de presse fedpol du 29.11.2025 : Nouvelles options disponibles pour les catégories « couleur de peau » et « type » du système de recherches RIPOL