Activité

Lire prudemment des données de sécurité publique

Quelles catégories d’actes sont les plus enregistrées?

30-45 minutes · Intermédiaire

À produire : Un tableau et un diagramme des actes par catégorie, avec les dates extrêmes et une note sur la portée du jeu ouvert du SPVM.

Prérequis : Savoir ouvrir un projet RStudio et exécuter un script R. Reconnaître une variable, un décompte et une proportion.

Préparation enseignante

Télécharger la trousse ci-dessous. Extraire le ZIP, puis double-cliquer sur Donnees-bleues.Rproj. Avant la séance, ouvrir installer-packages.R et cliquer sur Source avec une connexion Internet.

Une fois les packages installés, les scripts utilisent les fichiers inclus et peuvent être exécutés hors ligne.

Télécharger la trousse avec les données

461 Ko. Préparation : 05/09/2026 à 07:04 (heure du Québec).

Les fichiers de données sont inclus dans la trousse.

Conditions de la source · Provenance et empreinte du ZIP

Fichiers inclus
  • actes_criminels_montreal.csv : 358 423 lignes, 5 colonnes.

Contexte

Cette activité utilise la fiche Actes criminels enregistrés à Montréal. Unité : Un acte enregistré, catégorisé et daté.

Source : Données Québec / Ville de Montréal / SPVM. Les dates de préparation, les fichiers et les conditions de réutilisation sont indiqués dans la trousse.

Consignes

  1. Ouvrir activite-courte.R dans le sous-dossier datasets/actes-criminels-montreal du projet RStudio et cliquer sur Source. Les tableaux apparaissent dans Console et les graphiques dans Plots.
  2. Compter les actes par catégorie et lire le diagramme.
  3. Identifier la première et la dernière date de la table.
  4. Rédiger une réponse à la question en nommant l’unité observée et une limite de la source.

Limites à faire nommer

La déclaration et l’enregistrement ne couvrent pas tous les crimes. Sans population exposée, les nombres ne sont pas des risques; la dernière année peut être incomplète.

Vérifier le travail

  • L’unité, la période ou la portée documentaire et les variables utilisées sont nommées.
  • La conclusion répond à la question et explique au moins une limite précise.
Objectifs et adaptations

Adaptations

  • Débuter avec le script exécuté par la personne enseignante, puis faire interpréter une seule sortie.
  • Pour approfondir, modifier une sélection ou un regroupement et justifier ce que cela change.

Statut documenté : Documentation de source et ressources de classe fournies.

Contribution pédagogique : Aurélien Nicosia. Usage en cours non documenté.

Ajout
Mise à jour

Code complet

Ce script complet est celui de la trousse. Il lit les fichiers locaux et affiche les résultats dans RStudio.

Afficher le script R 
# Lire prudemment des données de sécurité publique
# Ouvrir le projet RStudio de l’archive, puis exécuter ce script.
# Source : https://www.donneesquebec.ca/recherche/dataset/vmtl-actes-criminels
# Les données de classe sont figées; ce script ne les télécharge pas.

library(dplyr)
library(readr)
library(ggplot2)

donnees <- read_csv("data/processed/actes-criminels-montreal/actes_criminels_montreal.csv", show_col_types = FALSE)
stopifnot(nrow(donnees) > 0)

resume <- donnees |> count(categorie, sort = TRUE)
print(resume)
print(donnees |> summarise(premiere_date = min(date), derniere_date = max(date)))
graphique <- ggplot(resume, aes(x = reorder(categorie, n), y = n)) +
  geom_col() + coord_flip() + labs(x = "Catégorie", y = "Actes enregistrés (nombre)")
print(graphique)