Let µ and ν be two probability measures on R d , where µ(dx) = e −V (x) dx R d e −V (x) dx for some V ∈ C 1 (R d ). Explicit sufficient conditions on V and ν are presented such that µ * ν satisfies the log-Sobolev, Poincaré and super Poincaré inequalities. In particular, if V (x) = λ|x| 2 for some λ > 0 and ν(e λθ|·| 2 ) < ∞ for some θ > 1, then µ * ν satisfies the log-Sobolev inequality. This improves and extends the recent results on the log-Sobolev inequality derived in [20] for convolutions of the Gaussian measure and compactly supported probability measures. On the other hand, it is well known that the log-Sobolev inequality for µ * ν implies ν(e ε|·| 2 ) < ∞ for some ε > 0.Des conditions explicites suffisantes sur V et ν sont présentées telles que µ * ν satisfait des inégalités de Sobolev logarithmique, de Poincaré et de superPoincaré. En particulier, si V (x) = λ|x| 2 pour quelque λ > 0 et ν(e λθ|·| 2 ) < ∞ avec θ > 1, alors µ * ν satisfait l'inégalité de Sobolev logarithmique. Cela améliore et etend des résultats récents sur l'inégalité de Sobolev logarithmique obtenus dans [20] pour des convolutions de la mesure de Gauss et des mesures de probabilitéà support compact. D'autre part, il est bien connu que l'inégalité de Sobolev logarithmique pour µ * ν implique ν(e ε|·| 2 ) < ∞ pour quelque ε > 0.